[发明专利]图像伪影去除方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本发明实施例公开了一种图像伪影去除方法、装置、电子设备及存储介质，其中，该方法包括：获取待去除图像伪影信息的待处理图像，将所述待处理图像的图像坐标由笛卡尔坐标转换至极坐标，得到目标处理图像；将待处理图像输入至预先训练完成的伪影去除模型中，得到与待处理图像对应的目标生成图像；其中，伪影去除模型根据样本处理图像以及与样本处理图像对应的无伪影图像对预先建立的图像处理模型进行训练得到，图像处理模型包括图像生成器、用于判别输入的待判别图像是否为无伪影图像第一判别器和用于判别输入的待判别图像是否为生成器生成的图像数据第二判别器。本发明实施例的技术方案，能够简单快速有效地去除待处理图像的图像伪影。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像伪影去除方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

在进行血管内超声采样(Intravenous Ultrasound，IVUS)的过程中常会使用到导线对导管进行引导，然而导线的存在阻碍了超声信号的发射和采集，使生成的图像中出现伪影，这样不仅影响血管切面的直观分析，也会对后期数据处理算法(如,管膜分割)造成影响。

在降噪技术上，对于类似高斯脉冲噪声的随机噪声已有相对成熟的解决方案，比如，传统的如早期的几何流(又称Geometric Flow Diffusion)以及现在极为优化的曲率滤波等。

但是，由导线残影所造成的噪声和脉冲类型噪声有比较大的区别。导线残影所导致的图像伪影，面积一般较大，往往占据了50个-300个甚至更多的像素点，而以上算法作用区域往往更加精细，更适用于高频噪声，无法对高低频类型的噪声进行有效处理。另外，也有通过二次或以上的采样，对伪影区域进行替换的方法，但这种方法缺点是大大加长了采样的时间成本。

发明内容

本发明实施例提供了一种图像伪影去除方法、装置、电子设备及存储介质，以解决图像中的伪影无法快速有效地进行去除的问题。

根据本发明的一方面，提供了一种图像伪影去除方法，该方法包括：

获取待去除图像伪影信息的待处理图像，将所述待处理图像的图像坐标由笛卡尔坐标转换至极坐标，得到目标处理图像；

将所述目标处理图像输入至预先训练完成的伪影去除模型中，得到与所述目标处理图像对应的去伪影图像；

将所述去伪影图像的图像坐标由极坐标系转换为笛卡尔坐标，得到目标输出图像；

其中，所述伪影去除模型根据位于极坐标系下的无伪影图像和包含有图像伪影信息的有伪影图像对预先建立的图像处理模型进行训练得到，所述图像处理模型包括图像生成器、第一判别器和第二判别器，所述图像生成器用于去除图像伪影信息生成无伪影图像，所述第一判别器用于判别输入的待判别图像是否为无伪影图像，所述第二判别器用于判别输入的待判别图像是否为所述图像生成器生成的图像数据。

可选地，所述伪影去除模型通过如下方式训练得到：

将样本处理图像输入至所述图像生成器中，得到模型生成图像，其中，所述样本处理图像包括无伪影图像和包含有图像伪影信息的有伪影图像；

计算所述无伪影图像对应的模型生成图像与所述无伪影图像计算所述图像生成器的模型生成损失，并计算所述第一判别器对所述有伪影图像对应的模型生成图像的第一判别损失以及所述第二判别器对所述有伪影图像对应的模型生成图像的第二判别损失；

根据所述模型生成损失、所述第一判别损失和所述第二判别损失对所述图像生成器进行调整，以得到伪影去除模型。

可选地，所述第一判别器通过如下方式训练：

将第一训练样本图像输入至第一判别器中，得到与所述第一训练样本图像对应的第一模型判别结果，其中，所述第一训练样本图像包括所述有伪影图像对应的模型生成图像与所述无伪影图像；