技术摘要：
本申请实施例提供一种图像处理方法、装置及计算机可读存储介质，其中，方法包括：对待处理图像中的每一标注点进行迭代扩张，得到对应标注点的迭代扩张区域；分别确定所述迭代扩张区域与所述划分区域之间的第一损失结果、和所述迭代扩张区域与所述标注点之间的第二损失  全部
背景技术：
在图像处理领域，通常会需要对如病理图像或卫星采集的地理图像等待处理图像 进行图像分割处理，以分割出待处理图像中的待分割对象(例如病理图像中的细胞或地理 图像中的建筑物等)。近来，深度学习被广泛应用于图像检测与分割等任务，深度学习方法 通常需要准确勾勒出待分割对象的边界，才能使模型得到更好的图像检测和分割结果。 相关技术中，通常是使用聚类方法将人工点标注扩展为像素级标注，并将聚类结 果作为正样本标注，来训练图像分割模型对待处理图像进行分割。 但是，聚类的结果对图像分割模型的分割效果有较大的影响，通常为了确保聚类 的准确性，图像分割的结果会比待处理图像中真实的待分割对象小，因此，相关技术中的聚 类方法并不能对图像进行准确的分割。
技术实现要素：
本申请实施例提供一种图像处理方法、装置及计算机可读存储介质，通过对待处 理图像中的每一标注点进行迭代扩张，形成对应标注点的迭代扩张区域，如此，可以根据待 处理图像中的待分割对象的大小的差异，调整迭代次数，从而准确的分割出待分割对象。 本申请实施例的技术方案是这样实现的： 本申请实施例提供一种图像处理方法，包括： 获取具有至少两个划分区域的待处理图像，每一所述划分区域中包括一个标注 点； 对所述待处理图像中的每一所述标注点进行迭代扩张，得到对应标注点的迭代扩 张区域； 分别确定所述迭代扩张区域与所述划分区域之间的第一损失结果、和所述迭代扩 张区域与所述标注点之间的第二损失结果； 当所述第一损失结果和所述第二损失结果，满足迭代终止条件时，停止对对应标 注点的迭代扩张； 将停止所述迭代扩张时得到的迭代扩张区域，确定为所述待处理图像中的待分割 对象所在的区域。 本申请实施例提供一种图像处理方法，包括： 获取具有至少两个划分区域的病理图像，每一所述划分区域中包括一个标注点， 每一所述标注点对应一细胞； 对所述病理图像中的每一所述标注点进行迭代扩张，得到对应标注点的迭代扩张 区域； 5 CN 111598899 A 说　明　书 2/19 页 分别确定所述迭代扩张区域与所述划分区域之间的第一损失结果、和所述迭代扩 张区域与所述标注点之间的第二损失结果； 当所述第一损失结果和所述第二损失结果，满足迭代终止条件时，停止对所述标 注点的迭代扩张； 将停止所述迭代扩张时得到的迭代扩张区域，确定为所述病理图像中的所述细胞 所在的区域。 本申请实施例提供一种图像处理方法，包括： 响应于用户的点击操作，在终端的当前界面上显示所述点击操作对应的待处理图 像； 响应于用户的触发操作，触发图像处理步骤，实现对所述待处理图像的图像处理 过程，形成分割处理后的图像，并在所述当前界面上显示所述分割处理后的图像。 本申请实施例提供一种图像处理装置，包括： 获取模块，用于获取具有至少两个划分区域的待处理图像，每一所述划分区域中 包括一个标注点； 迭代扩张模块，用于对所述待处理图像中的每一所述标注点进行迭代扩张，得到 对应标注点的迭代扩张区域； 第一确定模块，用于分别确定所述迭代扩张区域与所述划分区域之间的第一损失 结果、和所述迭代扩张区域与所述标注点之间的第二损失结果； 控制模块，用于当所述第一损失结果和所述第二损失结果，满足迭代终止条件时， 停止对对应标注点的迭代扩张； 第二确定模块，用于将停止所述迭代扩张时得到的迭代扩张区域，确定为所述待 处理图像中的待分割对象所在的区域。 本申请实施例提供一种图像处理设备，包括： 存储器，用于存储可执行指令；处理器，用于执行所述存储器中存储的可执行指令 时，实现上述的方法。 本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，存储有可执行指令，用于引起处理 器执行时，实现上述的方法。 本申请实施例具有以下有益效果： 获取具有至少两个划分区域的待处理图像，并对待处理图像中的每一标注点进行 迭代扩张，形成对应标注点的迭代扩张区域，最后，根据迭代扩张区域分别与划分区域和标 注点之间的第一损失结果和第二损失结果，确定迭代停止的时机。如此，可以根据待处理图 像中的待分割对象的大小的差异，调整迭代次数，通过多次的迭代扩张，使得所形成的迭代 扩张区域的大小更加接近待分割对象的大小，从而能够准确的分割出待分割对象。 附图说明 图1是相关技术中的图像处理方法的流程示意图； 图2A是本申请实施例提供的图像处理系统10的一个可选的架构示意图； 图2B是本申请实施例提供的图像处理系统10应用于区块链系统的一个可选的结 构示意图； 6 CN 111598899 A 说　明　书 3/19 页 图2C是本申请实施例提供的区块结构的一个可选的示意图； 图3是本申请实施例提供的服务器300的结构示意图； 图4是本申请实施例提供的图像处理方法的一个可选的流程示意图； 图5是本申请实施例提供的图像处理方法的一个可选的流程示意图； 图6是本申请实施例提供的图像处理方法的一个可选的流程示意图； 图7是本申请实施例提供的图像分割模型的一个可选的训练流程示意图； 图8是本申请实施例提供的产品侧应用场景示意图； 图9是本申请实施例提供的图像处理方法的一个可选的流程示意图； 图10是本申请实施例提供的人工点标注后的待处理图像； 图11是本申请实施例提供的voronoi划分图像的示意图； 图12是本申请实施例提供的细胞点标注迭代过程的示意图； 图13A至13C是使用本申请实施例的细胞分割模型对各种类型的病理图像进行处 理的结果示意图。