CN111489295B - 图像处理方法、电子装置及存储介质 - Google Patents

图像处理方法、电子装置及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明涉及图像处理技术，提供了一种图像处理方法、电子装置及存储介质。该方法通过对原始图像添加遮罩层，计算目标对象的最大放大倍数，将原始图像转换为第一预设对象并添加叠加层，计算目标对象的中心点在第一预设对象中的坐标信息，将叠加层的放大窗移动至坐标信息的位置，基于遮罩层构建第二预设对象，将目标对象对应的子目标对象的属性信息转换成预设格式的数据并填充至第二预设对象的集合中，根据填充数据后的第二预设对象的集合对预设放大窗执行放大操作。本发明可以避免因原始图像数据量大导致用户长时间等待加载。另外，本发明还涉及人工智能中的图像识别技术以及区块链技术，且本发明可应用于智慧医疗领域，从而推动智慧城市的建设。

Description

图像处理方法、电子装置及存储介质
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像处理方法、电子装置及存储介质。
背景技术
随着图像显示技术的发展，现代医学将图像显示技术应用在切片显示方面，对传统病理切片进行扫描，得到数字病理切片，医生可通过电脑屏幕观察数字病理切片进行查看，与传统玻璃切片相比，数字病理切片具有显示倍率高，清晰度更高，但由于数字病理切片的数据量较大，医生在放大或缩小数字病理切片时往往需要等待较长的加载时间。
发明内容
鉴于以上内容，本发明提供一种图像处理方法、电子装置及存储介质，其目的在于解决现有技术中医生在放大或缩小数字病理切片时需要等待较长的加载时间的技术问题。
为实现上述目的，本发明提供一种图像处理方法，该方法包括：
识别步骤：响应用户发出的图像处理请求，获取所述请求中待处理的原始图像，将所述原始图像分别输入预先训练好的至少一个图像识别模型中，识别出所述原始图像中各目标对象的坐标信息及各目标对象的属性信息；
第一处理步骤：当监测到用户对所述原始图像中任意一个目标对象执行触控操作时，为所述原始图像添加遮罩层，获取所述目标对象的目标属性信息，基于所述目标属性信息实时计算所述目标对象在当前页面的最大放大倍数，基于所述最大放大倍数将所述原始图像转换为第一预设对象；
计算步骤：为所述第一预设对象添加叠加层，根据所述目标属性信息及第一预设计算规则计算得到所述目标对象的中心点在所述第一预设对象中的坐标信息，将所述叠加层对应的预设放大窗移动至所述目标对象的中心点在所述第一预设对象中的坐标信息对应的位置；及
第二处理步骤：基于所述遮罩层构建第二预设对象，获取所述目标对象对应的多个子目标对象的属性信息，将各个所述子目标对象的属性信息转换成预设格式的数据并填充至所述第二预设对象的集合中，基于第一预设对象获取用户触发的目标放大倍数，根据填充数据后的第二预设对象的集合及所述目标放大倍数对所述预设放大窗执行放大操作。
优选的，所述基于所述目标属性信息实时计算所述目标对象在当前页面中的最大放大倍数包括：
获取预设放大窗及当前页面的宽度值，基于第二预设计算规则计算得到当前页面与所述预设放大窗的倍数比值，从所述目标属性信息中获取所述目标对象的宽度值和高度值；
判断所述目标对象的宽度值是否大于所述目标对象的高度值，当判断所述目标对象的宽度值大于所述目标对象的高度值时，利用第三预设计算规则及所述倍数比值计算得到所述目标对象在当前页面中的最大放大倍数；
当判断所述目标对象的宽度值小于所述目标对象的高度值时，利用第四预设计算规则及所述倍数比值计算得到所述目标对象在当前页面中的最大放大倍数。
优选的，所述根据所述目标属性信息及第一预设计算规则计算得到所述目标对象的中心点在所述第一预设对象中的坐标信息包括：
从所述目标属性信息中获取所述目标对象的宽度值和高度值，及所述目标对象在所述原始图像的横坐标值和纵坐标值，获取预设放大窗的宽度值和高度值，基于所述目标对象的宽度值、所述目标对象在所述原始图像的横坐标值及所述预设放大窗的宽度值，计算得到所述目标对象的中心点在所述第一预设对象中的横坐标值；
基于所述目标对象的高度值、所述目标对象在所述原始图像的纵坐标值及所述预设放大窗的高度值，计算得到所述目标对象的中心点在所述第一预设对象中的纵坐标值。
优选的，所述基于第一预设对象获取用户触发的目标放大倍数包括：
在所述第一预设对象对应的显示页面上添加缩放比例尺，并在所述缩放比例尺配置移动按钮；
监测用户拖动所述移动按钮的终点位置信息，计算所述移动按钮的所述终点位置距离所述缩放比例尺原点位置的长度；
将所述长度对应的放大倍数作为所述目标放大倍数。
优选的，在所述第二处理步骤之前，所述方法还包括：
利用预先训练好的至少一个子目标识别模型识别出所述目标对象对应的子目标对象的坐标信息，及各所述子目标对象的属性信息。
为实现上述目的，本发明还提供一种电子装置，该电子装置包括：存储器及处理器，所述存储器上存储图像处理程序，所述图像处理程序被所述处理器执行，实现如下步骤：
识别步骤：响应用户发出的图像处理请求，获取所述请求中待处理的原始图像，将所述原始图像分别输入预先训练好的至少一个图像识别模型中，识别出所述原始图像中各目标对象的坐标信息及各目标对象的属性信息；
第一处理步骤：当监测到用户对所述原始图像中任意一个目标对象执行触控操作时，为所述原始图像添加遮罩层，获取所述目标对象的目标属性信息，基于所述目标属性信息实时计算所述目标对象在当前页面的最大放大倍数，基于所述最大放大倍数将所述原始图像转换为第一预设对象；
计算步骤：为所述第一预设对象添加叠加层，根据所述目标属性信息及第一预设计算规则计算得到所述目标对象的中心点在所述第一预设对象中的坐标信息，将所述叠加层对应的预设放大窗移动至所述目标对象的中心点在所述第一预设对象中的坐标信息对应的位置；及
第二处理步骤：基于所述遮罩层构建第二预设对象，获取所述目标对象对应的多个子目标对象的属性信息，将各个所述子目标对象的属性信息转换成预设格式的数据并填充至所述第二预设对象的集合中，基于第一预设对象获取用户触发的目标放大倍数，根据填充数据后的第二预设对象的集合及所述目标放大倍数对所述预设放大窗执行放大操作。
优选的，所述基于所述目标属性信息实时计算所述目标对象在当前页面中的最大放大倍数包括：
获取预设放大窗及当前页面的宽度值，基于第二预设计算规则计算得到当前页面与所述预设放大窗的倍数比值，从所述目标属性信息中获取所述目标对象的宽度值和高度值；
判断所述目标对象的宽度值是否大于所述目标对象的高度值，当判断所述目标对象的宽度值大于所述目标对象的高度值时，利用第三预设计算规则及所述倍数比值计算得到所述目标对象在当前页面中的最大放大倍数；
当判断所述目标对象的宽度值小于所述目标对象的高度值时，利用第四预设计算规则及所述倍数比值计算得到所述目标对象在当前页面中的最大放大倍数。
优选的，所述根据所述目标属性信息及第一预设计算规则计算得到所述目标对象的中心点在所述第一预设对象中的坐标信息包括：
从所述目标属性信息中获取所述目标对象的宽度值和高度值，及所述目标对象在所述原始图像的横坐标值和纵坐标值，获取预设放大窗的宽度值和高度值，基于所述目标对象的宽度值、所述目标对象在所述原始图像的横坐标值及所述预设放大窗的宽度值，计算得到所述目标对象的中心点在所述第一预设对象中的横坐标值；
基于所述目标对象的高度值、所述目标对象在所述原始图像的纵坐标值及所述预设放大窗的高度值，计算得到所述目标对象的中心点在所述第一预设对象中的纵坐标值。
优选的，所述基于第一预设对象获取用户触发的目标放大倍数包括：
在所述第一预设对象对应的显示页面上添加缩放比例尺，并在所述缩放比例尺配置移动按钮；
监测用户拖动所述移动按钮的终点位置信息，计算所述移动按钮的所述终点位置距离所述缩放比例尺原点位置的长度；
将所述长度对应的放大倍数作为所述目标放大倍数。
为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中包括存储数据区和存储程序区，存储数据区存储根据区块链节点的使用所创建的数据，存储程序区存储有图像处理程序，所述图像处理程序被处理器执行时，实现如上所述图像处理方法的任意步骤。
本发明提出的图像处理方法、电子装置及存储介质，可以让医生仅点击某个目标对象，就能够看到目标对象内部各类细胞及其密集情况，让医生能够对目标对象进行更精确的观察，也不需要因原始图像数据量大而等待长时间的加载。
附图说明
图1为本发明电子装置较佳实施例的示意图；
图2为图1中图像处理程序较佳实施例的模块示意图；
图3为本发明图像处理方法较佳实施例的流程图；
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
参照图1所示，为本发明电子装置1较佳实施例的示意图。
该电子装置1包括但不限于：存储器11、处理器12、显示器13及网络接口14。所述电子装置1通过网络接口14连接网络，获取原始数据。其中，所述网络可以是企业内部网（Intranet）、互联网（Internet）、全球移动通讯***（Global System of Mobilecommunication，GSM）、宽带码分多址（Wideband Code Division Multiple Access，WCDMA）、4G网络、5G网络、蓝牙（Bluetooth）、Wi-Fi、通话网络等无线或有线网络。
其中，存储器11至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器（例如，SD或DX存储器等）、随机访问存储器（RAM）、静态随机访问存储器（SRAM）、只读存储器（ROM）、电可擦除可编程只读存储器（EEPROM）、可编程只读存储器（PROM）、磁性存储器、磁盘、光盘等。在一些实施例中，所述存储器11可以是所述电子装置1的内部存储单元，例如该电子装置1的硬盘或内存。在另一些实施例中，所述存储器11也可以是所述电子装置1的外部存储设备，例如该电子装置1配备的插接式硬盘，智能存储卡（Smart Media Card, SMC），安全数字（Secure Digital, SD）卡，闪存卡（Flash Card）等。当然，所述存储器11还可以既包括所述电子装置1的内部存储单元也包括其外部存储设备。本实施例中，存储器11通常用于存储安装于所述电子装置1的操作***和各类应用软件，例如图像处理程序10的程序代码等。此外，存储器11还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的各类数据。
处理器12在一些实施例中可以是中央处理器（Central Processing Unit，CPU）、控制器、微控制器、微处理器、或其他数据处理芯片。该处理器12通常用于控制所述电子装置1的总体操作，例如执行数据交互或者通信相关的控制和处理等。本实施例中，所述处理器12用于运行所述存储器11中存储的程序代码或者处理数据，例如运行图像处理程序10的程序代码等。
显示器13可以称为显示屏或显示单元。在一些实施例中显示器13可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及有机发光二极管（Organic Light-EmittingDiode，OLED）触摸器等。显示器13用于显示在电子装置1中处理的信息以及用于显示可视化的工作界面，例如显示数据统计的结果。
网络接口14可选地可以包括标准的有线接口、无线接口（如WI-FI接口），该网络接口14通常用于在所述电子装置1与其它电子设备之间建立通信连接。
图1仅示出了具有组件11-14以及图像处理程序10的电子装置1，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的组件，可以替代的实施更多或者更少的组件。
可选地，所述电子装置1还可以包括用户接口，用户接口可以包括显示器（Display）、输入单元比如键盘（Keyboard），可选的用户接口还可以包括标准的有线接口、无线接口。可选地，在一些实施例中，显示器可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及有机发光二极管（Organic Light-Emitting Diode，OLED）触摸器等。其中，显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元，用于显示在电子装置1中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。
该电子装置1还可以包括射频（Radio Frequency，RF）电路、传感器和音频电路等等，在此不再赘述。
在上述实施例中，处理器12执行存储器11中存储的图像处理程序10时可以实现如下步骤：
识别步骤：响应用户发出的图像处理请求，获取所述请求中待处理的原始图像，将所述原始图像分别输入预先训练好的至少一个图像识别模型中，识别出所述原始图像中各目标对象的坐标信息及各目标对象的属性信息；
第一处理步骤：当监测到用户对所述原始图像中任意一个目标对象执行触控操作时，为所述原始图像添加遮罩层，获取所述目标对象的目标属性信息，基于所述目标属性信息实时计算所述目标对象在当前页面的最大放大倍数，基于所述最大放大倍数将所述原始图像转换为第一预设对象；
计算步骤：为所述第一预设对象添加叠加层，根据所述目标属性信息及第一预设计算规则计算得到所述目标对象的中心点在所述第一预设对象中的坐标信息，将所述叠加层对应的预设放大窗移动至所述目标对象的中心点在所述第一预设对象中的坐标信息对应的位置；及
第二处理步骤：基于所述遮罩层构建第二预设对象，获取所述目标对象对应的多个子目标对象的属性信息，将各个所述子目标对象的属性信息转换成预设格式的数据并填充至所述第二预设对象的集合中，基于第一预设对象获取用户触发的目标放大倍数，根据填充数据后的第二预设对象的集合及所述目标放大倍数对所述预设放大窗执行放大操作。
所述存储设备可以为电子装置1的存储器11，也可以为与电子装置1通讯连接的其它存储设备。
关于上述步骤的详细介绍，请参照下述图2关于图像处理程序10实施例的程序模块图以及图3关于图像处理方法实施例的流程图的说明。
在其他实施例中，所述图像处理程序10可以被分割为多个模块，该多个模块被存储于存储器11中，并由处理器12执行，以完成本发明。本发明所称的模块是指能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段。
参照图2所示，为图1中图像处理程序10一实施例的程序模块图。在本实施例中，所述图像处理程序10可以被分割为：识别模块110、第一处理模块120、计算模块130及第二处理模块140。
识别模块110，用于响应用户发出的图像处理请求，获取所述请求中待处理的原始图像，将所述原始图像分别输入预先训练好的至少一个图像识别模型中，识别出所述原始图像中各目标对象的坐标信息，及各目标对象的属性信息。
在本实施例中，以待处理的原始图像为肾脏病理数字玻片图像为例对本方案进行说明，当接收到用户发出的图像处理请求时，响应该请求并获取请求中待处理的原始图像，将原始图像输入预先训练好的至少一个图像识别模型中，识别出原始图像中各目标对象的坐标信息，及各目标对象的属性信息，其中，肾脏病理数字玻片图像的目标对象可以是肾小球，目标对象的属性信息可以包括：肾脏病理数字玻片图像中所有肾小球的坐标位置信息、轮廓、及外接矩形的长和宽。需要说明的是，目标对象中不同的属性信息由不同的模型进行识别，具体的，可以预先建立每个属性信息与识别模型的映射关系表，根据映射关系表查找对应的识别模型。图像识别技术为成熟的技术，具体的模型训练过程在此不在赘述。
在一个实施例中，还可以利用预先训练好的至少一个子目标识别模型识别出所述目标对象对应的子目标对象的坐标信息，及各所述子目标对象的属性信息。目标对象对应的子目标对象可以是肾小球内的球内细胞，子目标对象的属性信息可以是肾小球内的球内细胞的位置坐标信息，轮廓等。
第一处理模块120，用于当监测到用户对所述原始图像中任意一个目标对象执行触控操作时，为所述原始图像添加遮罩层，获取所述目标对象的目标属性信息，基于所述目标属性信息实时计算所述目标对象在当前页面的最大放大倍数，基于所述最大放大倍数将所述原始图像转换为第一预设对象。
在本实施例中，当监测到用户对原始图像中任意一个目标对象执行触控操作时，在实际应用场景中，即当医生用鼠标点击肾脏病理数字玻片图像的中的某一个肾小球时，为肾脏病理数字玻片图像添加遮罩层，遮罩层为阅片器中的画布，添加遮罩层后，相当于在页面中有两个阅片器，大的阅片器可用于查看的是肾小球和组织条，小的阅片器可用于查看肾小球的球内细胞。
之后，获取目标对象的目标属性信息，基于该目标属性信息实时计算目标对象在当前界面中的最大放大倍数，根据计算得到的最大放大倍数将原始图像初始化为第一预设对象。具体地，遍历各个肾小球的属性信息，获取出来鼠标点击肾脏病理数字玻片图像的中的肾小球的外接矩形的宽高，然后实时计算该肾小球可在放大图小窗内放大的最大倍数，并根据计算出的放大倍数将肾脏病理数字玻片图像转换为OpenSeadragon对象，计算出最大倍数，可以让肾小球尽可能占满放大框，避免出现肾小球太小看不清楚或者太大被截断的状况。
进一步地，基于该目标属性信息实时计算所述目标对象在当前页面中的最大放大倍数包括：
获取预设放大窗及当前页面的宽度值，基于第二预设计算规则计算得到当前页面与所述预设放大窗的倍数比值，从所述目标属性信息中获取所述目标对象的宽度值和高度值；
判断所述目标对象的宽度值是否大于所述目标对象的高度值，当判断所述目标对象的宽度值大于所述目标对象的高度值时，利用第三预设计算规则及所述倍数比值计算得到所述目标对象在当前页面中的最大放大倍数；
当判断所述目标对象的宽度值小于所述目标对象的高度值时，利用第四预设计算规则及所述倍数比值计算得到所述目标对象在当前页面中的最大放大倍数。
从目标属性信息中获取肾小球的宽w 1 ，高h 1 ，预设放大窗的宽高固定为m，当前界面的宽为imgW，肾小球在放大框内可放大的最大倍数为Z；
首先计算图片与放大框的倍数比 multiple= imgW / m, multiple结果值可取整数；
再判断w 1 和h 1 的大小关系，当w 1 >h 1 时，Z=m/(w+5)/multiple，
由于肾小球为不规则的图形，为防止在放大框内肾小球会有被截断的情况出现，因此可以对肾小球的宽或高加5，使得肾小球既可以最大化展示又不会被截断。
计算模块130，用于为所述第一预设对象添加叠加层，根据所述目标属性信息及第一预设计算规则计算得到所述目标对象的中心点在所述第一预设对象中的坐标信息，将所述叠加层对应的预设放大窗移动至所述目标对象的中心点在所述第一预设对象中的坐标信息对应的位置。
在本实施例中，为了在画布上绘制好所有肾小球求内细胞的路径并展示出来，因此可以为第一预设对象添加叠加层，画布是绘制在叠加层上的，具体地，为原始图像初始化为第一预设对象添加 addHandler(‘open’)的事件处理器，在open事件触发时，往OpenSeadragon画布添加叠加层，根据目标属性信息及第一预设的计算规则计算得到目标对象中心点在第一预设对象中的坐标信息，将叠加层对应的预设放大窗移动至目标对象的中心点在所述第一预设对象中的坐标信息对应的位置。
进一步地，根据所述目标属性信息及第一预设计算规则计算得到所述目标对象的中心点在所述第一预设对象中的坐标信息包括：
从所述目标属性信息中获取所述目标对象的宽度值和高度值，及所述目标对象在所述原始图像的横坐标值和纵坐标值，获取预设放大窗的宽度值和高度值，基于所述目标对象的宽度值、所述目标对象在所述原始图像的横坐标值及所述预设放大窗的宽度值，计算得到所述目标对象的中心点在所述第一预设对象中的横坐标值；
基于所述目标对象的高度值、所述目标对象在所述原始图像的纵坐标值及所述预设放大窗的高度值，计算得到所述目标对象的中心点在所述第一预设对象中的纵坐标值。
根据属性信息获取的肾小球的宽w 1 、高h 1 、在原始图像的坐标（x，y），以及放大窗预先定义的宽W 0 ，高H 0 ，目标对象中心点的在第一预设对象中的横坐标值X m =x+(w 1 /2)*(W 0 /w 1 )，目标对象中心点在第一预设对象中的纵坐标值Y m =y+(h 1 /2)*(H 0 /h 1 )，之后调用viewport.panTo()方法将预设放大窗移动到该坐标点的位置。
第二处理模块140，用于基于所述遮罩层构建第二预设对象并存储至预设存储路径，获取所述目标对象对应的多个子目标对象的属性信息，将各个所述子目标对象的属性信息转换成预设格式的数据并填充至所述第二预设对象的集合中，基于第一预设对象获取用户触发的目标放大倍数，根据填充数据后的第二预设对象的集合及所述目标放大倍数对所述预设放大窗执行放大操作。
在本实施例中，基于遮罩层构建第二预设对象并存储至预设存储路径，第二预设对象为Raphael对象，构建Raphael对象的目的是球内细胞的属性信息转换成svg格式的数据后，画布内就可以展示出各种颜色对应的各种类型的球内细胞路径，将构建的Raphael对象缓存起来，之后，获取目标对象对应的多个子目标对象的属性信息，子目标对象可以是肾小球对应的球内细胞，子目标对象的属性信息可以是坐标信息、轮廓等。将各个子目标对象的属性信息转换成预设格式的数据并填充至第二预设对象中，将各个子目标对象的属性信息转换成svg格式的数据，并填充入Raphael对象的集合set中，根据第一预设对象获取用户触发的放大倍数，根据填充数据后的Raphael对象的集合set及用户触发的放大倍数对预设放大窗执行放大操作。当监测到用户触发的切换操作时，将当前页面切换至切换操作对应的界面展示。肾小球的放大窗在打开状态下，初始显示的是肾小球内M类细胞分布图，当用户按下切换tab时，可以查看系膜积分，在肾小球放大图小窗打开状态下，用户点击另外一个肾小球，放大窗中的肾小球图像会切换为当前点击的肾小球的放大图像。
进一步地，基于第一预设对象获取用户触发的目标放大倍数包括：
在所述第一预设对象对应的显示页面上添加缩放比例尺，并在所述缩放比例尺配置移动按钮，监测用户拖动所述移动按钮的终点位置信息，计算所述移动按钮的所述终点位置距离所述缩放比例尺原点位置的长度，将所述长度对应的放大倍数作为所述目标放大倍数。
此外，本发明还提供一种图像处理方法。参照图3所示，为本发明图像处理方法的实施例的方法流程示意图。电子装置1的处理器12执行存储器11中存储的图像处理程序10时实现图像处理方法的如下步骤：
步骤S10：响应用户发出的图像处理请求，获取所述请求中待处理的原始图像，将所述原始图像分别输入预先训练好的至少一个图像识别模型中，识别出所述原始图像中各目标对象的坐标信息，及各目标对象的属性信息。
在本实施例中，以待处理的原始图像为肾脏病理数字玻片图像为例对本方案进行说明，当接收到用户发出的图像处理请求时，响应该请求并获取请求中待处理的原始图像，将原始图像输入预先训练好的至少一个图像识别模型中，识别出原始图像中各目标对象的坐标信息，及各目标对象的属性信息，其中，肾脏病理数字玻片图像的目标对象可以是肾小球，目标对象的属性信息可以包括：肾脏病理数字玻片图像中所有肾小球的坐标位置信息、轮廓、及外接矩形的长和宽。需要说明的是，目标对象中不同的属性信息由不同的模型进行识别，具体的，可以预先建立每个属性信息与识别模型的映射关系表，根据映射关系表查找对应的识别模型。图像识别技术为成熟的技术，具体的模型训练过程在此不在赘述。
在一个实施例中，还可以利用预先训练好的至少一个子目标识别模型识别出所述目标对象对应的子目标对象的坐标信息，及各所述子目标对象的属性信息。目标对象对应的子目标对象可以是肾小球内的球内细胞，子目标对象的属性信息可以是肾小球内的球内细胞的位置坐标信息，轮廓等。
步骤S20：当监测到用户对所述原始图像中任意一个目标对象执行触控操作时，为所述原始图像添加遮罩层，获取所述目标对象的目标属性信息，基于所述目标属性信息实时计算所述目标对象在当前页面的最大放大倍数，基于所述最大放大倍数将所述原始图像转换为第一预设对象。
在本实施例中，当监测到用户对原始图像中任意一个目标对象执行触控操作时，在实际应用场景中，即当医生用鼠标点击肾脏病理数字玻片图像的中的某一个肾小球时，为肾脏病理数字玻片图像添加遮罩层，遮罩层为阅片器中的画布，添加遮罩层后，相当于在页面中有两个阅片器，大的阅片器可用于查看的是肾小球和组织条，小的阅片器可用于查看肾小球的球内细胞。
之后，获取目标对象的目标属性信息，基于该目标属性信息实时计算目标对象在当前界面中的最大放大倍数，根据计算得到的最大放大倍数将原始图像初始化为第一预设对象。具体地，遍历各个肾小球的属性信息，获取出来鼠标点击肾脏病理数字玻片图像的中的肾小球的外接矩形的宽高，然后实时计算该肾小球可在放大图小窗内放大的最大倍数，并根据计算出的放大倍数将肾脏病理数字玻片图像转换为OpenSeadragon对象，计算出最大倍数，可以让肾小球尽可能占满放大框，避免出现肾小球太小看不清楚或者太大被截断的状况。
进一步地，基于该目标属性信息实时计算所述目标对象在当前页面中的最大放大倍数包括：
获取预设放大窗及当前页面的宽度值，基于第二预设计算规则计算得到当前页面与所述预设放大窗的倍数比值，从所述目标属性信息中获取所述目标对象的宽度值和高度值；
判断所述目标对象的宽度值是否大于所述目标对象的高度值，当判断所述目标对象的宽度值大于所述目标对象的高度值时，利用第三预设计算规则及所述倍数比值计算得到所述目标对象在当前页面中的最大放大倍数；
当判断所述目标对象的宽度值小于所述目标对象的高度值时，利用第四预设计算规则及所述倍数比值计算得到所述目标对象在当前页面中的最大放大倍数。
从目标属性信息中获取肾小球的宽w 1 ，高h 1 ，预设放大窗的宽高固定为m，当前界面的宽为imgW，肾小球在放大框内可放大的最大倍数为Z；
首先计算图片与放大框的倍数比 multiple= imgW / m, multiple结果值可取整数；
再判断w 1 和h 1 的大小关系，当w 1 >h 1 时，Z=m/(w+5)/multiple，
由于肾小球为不规则的图形，为防止在放大框内肾小球会有被截断的情况出现，因此可以对肾小球的宽或高加5，使得肾小球既可以最大化展示又不会被截断。
步骤S30：为所述第一预设对象添加叠加层，根据所述目标属性信息及第一预设计算规则计算得到所述目标对象的中心点在所述第一预设对象中的坐标信息，将所述叠加层对应的预设放大窗移动至所述目标对象的中心点在所述第一预设对象中的坐标信息对应的位置。
在本实施例中，为了在画布上绘制好所有肾小球求内细胞的路径并展示出来，因此可以为第一预设对象添加叠加层，画布是绘制在叠加层上的，具体地，为原始图像初始化为第一预设对象添加 addHandler(‘open’)的事件处理器，在open事件触发时，往OpenSeadragon画布添加叠加层，根据目标属性信息及第一预设的计算规则计算得到目标对象中心点在第一预设对象中的坐标信息，将叠加层对应的预设放大窗移动至目标对象的中心点在所述第一预设对象中的坐标信息对应的位置。
进一步地，根据所述目标属性信息及第一预设计算规则计算得到所述目标对象的中心点在所述第一预设对象中的坐标信息包括：
从所述目标属性信息中获取所述目标对象的宽度值和高度值，及所述目标对象在所述原始图像的横坐标值和纵坐标值，获取预设放大窗的宽度值和高度值，基于所述目标对象的宽度值、所述目标对象在所述原始图像的横坐标值及所述预设放大窗的宽度值，计算得到所述目标对象的中心点在所述第一预设对象中的横坐标值；
基于所述目标对象的高度值、所述目标对象在所述原始图像的纵坐标值及所述预设放大窗的高度值，计算得到所述目标对象的中心点在所述第一预设对象中的纵坐标值。
根据属性信息获取的肾小球的宽w 1 、高h 1 、在原始图像的坐标（x，y），以及放大窗预先定义的宽W 0 ，高H 0 ，目标对象中心点的在第一预设对象中的横坐标值X m =x+(w 1 /2)*(W 0 /w 1 )，目标对象中心点在第一预设对象中的纵坐标值Y m =y+(h 1 /2)*(H 0 /h 1 )，之后调用viewport.panTo()方法将预设放大窗移动到该坐标点的位置。
步骤S40：基于所述遮罩层构建第二预设对象并存储至预设存储路径，获取所述目标对象对应的多个子目标对象的属性信息，将各个所述子目标对象的属性信息转换成预设格式的数据并填充至所述第二预设对象的集合中，基于第一预设对象获取用户触发的目标放大倍数，根据填充数据后的第二预设对象的集合及所述目标放大倍数对所述预设放大窗执行放大操作。
在本实施例中，基于遮罩层构建第二预设对象并存储至预设存储路径，第二预设对象为Raphael对象，构建Raphael对象的目的是球内细胞的属性信息转换成svg格式的数据后，画布内就可以展示出各种颜色对应的各种类型的球内细胞路径，将构建的Raphael对象缓存起来，之后，获取目标对象对应的多个子目标对象的属性信息，子目标对象可以是肾小球对应的球内细胞，子目标对象的属性信息可以是坐标信息、轮廓等。将各个子目标对象的属性信息转换成预设格式的数据并填充至第二预设对象中，将各个子目标对象的属性信息转换成svg格式的数据，并填充入Raphael对象的集合set中，根据第一预设对象获取用户触发的放大倍数，根据填充数据后的Raphael对象的集合set及用户触发的放大倍数对预设放大窗执行放大操作。当监测到用户触发的切换操作时，将当前页面切换至切换操作对应的界面展示。肾小球的放大窗在打开状态下，初始显示的是肾小球内M类细胞分布图，当用户按下切换tab时，可以查看系膜积分，在肾小球放大图小窗打开状态下，用户点击另外一个肾小球，放大窗中的肾小球图像会切换为当前点击的肾小球的放大图像。
进一步地，基于第一预设对象获取用户触发的目标放大倍数包括：
在所述第一预设对象对应的显示页面上添加缩放比例尺，并在所述缩放比例尺配置移动按钮，监测用户拖动所述移动按钮的终点位置信息，计算所述移动按钮的所述终点位置距离所述缩放比例尺原点位置的长度，将所述长度对应的放大倍数作为所述目标放大倍数。
此外，本发明实施例还提出一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是硬盘、多媒体卡、SD卡、闪存卡、SMC、只读存储器（ROM）、可擦除可编程只读存储器（EPROM）、便携式紧致盘只读存储器（CD-ROM）、USB存储器等等中的任意一种或者几种的任意组合。所述计算机可读存储介质中包括存储数据区和存储程序区，存储数据区存储根据区块链节点的使用所创建的数据，存储程序区存储有图像处理程序10，所述图像处理程序10被处理器执行时实现如下操作：
识别步骤：响应用户发出的图像处理请求，获取所述请求中待处理的原始图像，将所述原始图像分别输入预先训练好的至少一个图像识别模型中，识别出所述原始图像中各目标对象的坐标信息及各目标对象的属性信息；
第一处理步骤：当监测到用户对所述原始图像中任意一个目标对象执行触控操作时，为所述原始图像添加遮罩层，获取所述目标对象的目标属性信息，基于所述目标属性信息实时计算所述目标对象在当前页面的最大放大倍数，基于所述最大放大倍数将所述原始图像转换为第一预设对象；
计算步骤：为所述第一预设对象添加叠加层，根据所述目标属性信息及第一预设计算规则计算得到所述目标对象的中心点在所述第一预设对象中的坐标信息，将所述叠加层对应的预设放大窗移动至所述目标对象的中心点在所述第一预设对象中的坐标信息对应的位置；及
第二处理步骤：基于所述遮罩层构建第二预设对象，获取所述目标对象对应的多个子目标对象的属性信息，将各个所述子目标对象的属性信息转换成预设格式的数据并填充至所述第二预设对象的集合中，基于第一预设对象获取用户触发的目标放大倍数，根据填充数据后的第二预设对象的集合及所述目标放大倍数对所述预设放大窗执行放大操作。
在一个实施例中，本发明所提供的图像处理方法可应用于智慧医疗等领域中，从而推动智慧城市的建设。
在另一个实施例中，本发明所提供的图像处理方法，为进一步保证上述所有出现的数据的私密和安全性，上述所有数据还可以存储于一区块链的节点中。例如待处理的原始图像、或原始图像目标对象的属性信息等等，这些数据均可存储在区块链节点中。
需要说明的是，本发明所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。
本发明之计算机可读存储介质的具体实施方式与上述图像处理方法的具体实施方式大致相同，在此不再赘述。
需要说明的是，上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。并且本文中的术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、装置、物品或者方法不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、装置、物品或者方法所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、装置、物品或者方法中还存在另外的相同要素。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，电子装置，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种图像处理方法，应用于电子装置，其特征在于，所述方法包括：
识别步骤：响应用户发出的图像处理请求，获取所述请求中待处理的原始图像，将所述原始图像分别输入预先训练好的至少一个图像识别模型中，识别出所述原始图像中各目标对象的坐标信息及各目标对象的属性信息；
第一处理步骤：当监测到用户对所述原始图像中任意一个目标对象执行触控操作时，为所述原始图像添加遮罩层，获取所述目标对象的目标属性信息，基于所述目标属性信息实时计算所述目标对象在当前页面的最大放大倍数，基于所述最大放大倍数将所述原始图像转换为第一预设对象；
计算步骤：为所述第一预设对象添加叠加层，根据所述目标属性信息及第一预设计算规则计算得到所述目标对象的中心点在所述第一预设对象中的坐标信息，将所述叠加层对应的预设放大窗移动至所述目标对象的中心点在所述第一预设对象中的坐标信息对应的位置；及
第二处理步骤：基于所述遮罩层构建第二预设对象，获取所述目标对象对应的多个子目标对象的属性信息，将各个所述子目标对象的属性信息转换成预设格式的数据并填充至所述第二预设对象的集合中，基于第一预设对象获取用户触发的目标放大倍数，根据填充数据后的第二预设对象的集合及所述目标放大倍数对所述预设放大窗执行放大操作。
2.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述基于所述目标属性信息实时计算所述目标对象在当前页面中的最大放大倍数包括：
获取预设放大窗及当前页面的宽度值，基于第二预设计算规则计算得到当前页面与所述预设放大窗的倍数比值，从所述目标属性信息中获取所述目标对象的宽度值和高度值；
判断所述目标对象的宽度值是否大于所述目标对象的高度值，当判断所述目标对象的宽度值大于所述目标对象的高度值时，利用第三预设计算规则及所述倍数比值计算得到所述目标对象在当前页面中的最大放大倍数；
当判断所述目标对象的宽度值小于所述目标对象的高度值时，利用第四预设计算规则及所述倍数比值计算得到所述目标对象在当前页面中的最大放大倍数。
3.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述根据所述目标属性信息及第一预设计算规则计算得到所述目标对象的中心点在所述第一预设对象中的坐标信息包括：
从所述目标属性信息中获取所述目标对象的宽度值和高度值，及所述目标对象在所述原始图像的横坐标值和纵坐标值，获取预设放大窗的宽度值和高度值，基于所述目标对象的宽度值、所述目标对象在所述原始图像的横坐标值及所述预设放大窗的宽度值，计算得到所述目标对象的中心点在所述第一预设对象中的横坐标值；
基于所述目标对象的高度值、所述目标对象在所述原始图像的纵坐标值及所述预设放大窗的高度值，计算得到所述目标对象的中心点在所述第一预设对象中的纵坐标值。
4.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述基于第一预设对象获取用户触发的目标放大倍数包括：
在所述第一预设对象对应的显示页面上添加缩放比例尺，并在所述缩放比例尺配置移动按钮；
监测用户拖动所述移动按钮的终点位置信息，计算所述移动按钮的所述终点位置距离所述缩放比例尺原点位置的长度；
将所述长度对应的放大倍数作为所述目标放大倍数。
5.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，在所述第二处理步骤之前，所述方法还包括：
利用预先训练好的至少一个子目标识别模型识别出所述目标对象对应的子目标对象的坐标信息，及各所述子目标对象的属性信息。
6.一种电子装置，该电子装置包括存储器及处理器，其特征在于，所述存储器上存储图像处理程序，所述图像处理程序被所述处理器执行，实现如下步骤：
识别步骤：响应用户发出的图像处理请求，获取所述请求中待处理的原始图像，将所述原始图像分别输入预先训练好的至少一个图像识别模型中，识别出所述原始图像中各目标对象的坐标信息及各目标对象的属性信息；
第一处理步骤：当监测到用户对所述原始图像中任意一个目标对象执行触控操作时，为所述原始图像添加遮罩层，获取所述目标对象的目标属性信息，基于所述目标属性信息实时计算所述目标对象在当前页面的最大放大倍数，基于所述最大放大倍数将所述原始图像转换为第一预设对象；
计算步骤：为所述第一预设对象添加叠加层，根据所述目标属性信息及第一预设计算规则计算得到所述目标对象的中心点在所述第一预设对象中的坐标信息，将所述叠加层对应的预设放大窗移动至所述目标对象的中心点在所述第一预设对象中的坐标信息对应的位置；及
第二处理步骤：基于所述遮罩层构建第二预设对象，获取所述目标对象对应的多个子目标对象的属性信息，将各个所述子目标对象的属性信息转换成预设格式的数据并填充至所述第二预设对象的集合中，基于第一预设对象获取用户触发的目标放大倍数，根据填充数据后的第二预设对象的集合及所述目标放大倍数对所述预设放大窗执行放大操作。
7.如权利要求6所述的电子装置，其特征在于，所述基于所述目标属性信息实时计算所述目标对象在当前页面中的最大放大倍数包括：
获取预设放大窗及当前页面的宽度值，基于第二预设计算规则计算得到当前页面与所述预设放大窗的倍数比值，从所述目标属性信息中获取所述目标对象的宽度值和高度值；
判断所述目标对象的宽度值是否大于所述目标对象的高度值，当判断所述目标对象的宽度值大于所述目标对象的高度值时，利用第三预设计算规则及所述倍数比值计算得到所述目标对象在当前页面中的最大放大倍数；
当判断所述目标对象的宽度值小于所述目标对象的高度值时，利用第四预设计算规则及所述倍数比值计算得到所述目标对象在当前页面中的最大放大倍数。
8.如权利要求6所述的电子装置，其特征在于，所述根据所述目标属性信息及第一预设计算规则计算得到所述目标对象的中心点在所述第一预设对象中的坐标信息包括：
从所述目标属性信息中获取所述目标对象的宽度值和高度值，及所述目标对象在所述原始图像的横坐标值和纵坐标值，获取预设放大窗的宽度值和高度值，基于所述目标对象的宽度值、所述目标对象在所述原始图像的横坐标值及所述预设放大窗的宽度值，计算得到所述目标对象的中心点在所述第一预设对象中的横坐标值；
基于所述目标对象的高度值、所述目标对象在所述原始图像的纵坐标值及所述预设放大窗的高度值，计算得到所述目标对象的中心点在所述第一预设对象中的纵坐标值。
9.如权利要求6所述的电子装置，其特征在于，所述基于第一预设对象获取用户触发的目标放大倍数包括：
在所述第一预设对象对应的显示页面上添加缩放比例尺，并在所述缩放比例尺配置移动按钮；
监测用户拖动所述移动按钮的终点位置信息，计算所述移动按钮的所述终点位置距离所述缩放比例尺原点位置的长度；
将所述长度对应的放大倍数作为所述目标放大倍数。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中包括存储数据区和存储程序区，存储数据区存储根据区块链节点的使用所创建的数据，存储程序区存储有图像处理程序，所述图像处理程序被处理器执行时，实现如权利要求1至5中任一项所述图像处理方法的步骤。
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112446823B (zh) * 2021-02-01 2021-04-27 武汉中科通达高新技术股份有限公司 监控图像展示方法和装置

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107786904A (zh) * 2017-10-30 2018-03-09 深圳Tcl数字技术有限公司 画面放大方法、显示设备及计算机可读存储介质
CN110941375A (zh) * 2019-11-26 2020-03-31 腾讯科技（深圳）有限公司 对图像进行局部放大的方法、装置及存储介质

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8467601B2 (en) * 2010-09-15 2013-06-18 Kyran Daisy Systems, methods, and media for creating multiple layers from an image
CN106055247A (zh) * 2016-05-25 2016-10-26 努比亚技术有限公司 一种图片显示装置、方法和移动终端
CN110264401A (zh) * 2019-05-16 2019-09-20 平安科技（深圳）有限公司 基于径向基函数的连续型图像放大方法、装置及存储介质

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107786904A (zh) * 2017-10-30 2018-03-09 深圳Tcl数字技术有限公司 画面放大方法、显示设备及计算机可读存储介质
CN110941375A (zh) * 2019-11-26 2020-03-31 腾讯科技（深圳）有限公司 对图像进行局部放大的方法、装置及存储介质

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Image Zooming Method with Hierarchical Structure;Yihan Xiao et al.;《2013 international conference on information science and cloud computing companion》;20131207;第787-792页 *
学***移规则设置）;英杰同学;《博客园 https://www.cnblogs.com/yingjiehit/p/4365225.html》;20150325;第1-4页 *
教学型PACS***中的医学图像处理的相关技术研究;赵崇;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》;20140915(第9期);第I138-1113页 *

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