本發(fā)明實(shí)施例涉及計(jì)算機(jī)，具體涉及三維圖像中的對(duì)象識(shí)別方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)等的不斷發(fā)展，醫(yī)療設(shè)備可以采集患者的醫(yī)學(xué)圖像，通過(guò)對(duì)醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行分析，能夠?yàn)獒t(yī)療工作人員和患者了解病情提供極大幫助。

2、例如，根據(jù)患者的病情，醫(yī)療工作人員有時(shí)需要在患者體內(nèi)植入金屬，如螺釘，以固定患者的關(guān)節(jié)或骨折斷端。為了評(píng)估治療效果和植入物的穩(wěn)定性，以對(duì)患者進(jìn)行康復(fù)指導(dǎo)，需要對(duì)患者體內(nèi)的植入物的醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行分析，識(shí)別植入物的位置和形態(tài)。然而，在分析醫(yī)學(xué)圖像時(shí)，由于醫(yī)學(xué)圖像的分辨率和噪聲等的影響，植入物的識(shí)別難度較大，若采用復(fù)雜的特征提取和機(jī)器學(xué)習(xí)方法，則需要耗費(fèi)較長(zhǎng)的時(shí)間，難以為醫(yī)療工作人員提供及時(shí)的幫助。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、鑒于上述問(wèn)題，本發(fā)明實(shí)施例提供了三維圖像中的對(duì)象識(shí)別方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，用于解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的三維圖像的對(duì)象識(shí)別準(zhǔn)確率較低、耗時(shí)較長(zhǎng)的問(wèn)題。

2、根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的一個(gè)方面，提供了一種三維圖像的處理方法，所述方法包括：獲取三維圖像和所述三維圖像的分割閾值，所述三維圖像包括多個(gè)體素點(diǎn)，且所述三維圖像包括至少一個(gè)待識(shí)別對(duì)象；對(duì)所述三維圖像進(jìn)行第一形態(tài)學(xué)運(yùn)算處理，得到第一處理圖像；基于所述分割閾值，對(duì)所述第一處理圖像進(jìn)行圖像分割和體素降采樣處理，得到第一降采樣圖像；對(duì)所述第一降采樣圖像中的體素點(diǎn)進(jìn)行聚類處理，得到多個(gè)候選聚類簇；基于多個(gè)候選聚類簇的數(shù)據(jù)特征，對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化處理，得到多個(gè)有效聚類簇；對(duì)所述多個(gè)有效聚類簇進(jìn)行體素上采樣處理，得到至少一個(gè)所述待識(shí)別對(duì)象的識(shí)別結(jié)果。

3、在一些實(shí)施例中，所述基于多個(gè)候選聚類簇的數(shù)據(jù)特征，對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化處理，得到多個(gè)有效聚類簇，包括：基于各個(gè)所述候選聚類簇的第一體素特征，判斷各個(gè)所述候選聚類簇是否發(fā)生粘連，對(duì)發(fā)生粘連的任一候選聚類簇進(jìn)行分割處理；其中，所述候選聚類簇的第一體素特征包括所述候選聚類簇的體素?cái)?shù)量、所述候選聚類簇在高度方向和軸對(duì)齊包圍盒的非主方向上的尺寸，所述非主方向?yàn)檩S對(duì)齊包圍盒的長(zhǎng)度方向和寬度方向中具有最小平均尺寸的方向。

4、在一些實(shí)施例中，判斷各個(gè)所述候選聚類簇是否發(fā)生粘連，包括：基于統(tǒng)計(jì)信息和先驗(yàn)知識(shí)，從多個(gè)所述候選聚類簇中確定第一候選聚類簇和第二候選聚類簇，其中，所述第一候選聚類簇的體素?cái)?shù)量大于體素閾值、且在高度方向的尺寸大于高度閾值，在非主方向上的尺寸大于尺寸閾值；所述第二候選聚類簇為所述多個(gè)候選聚類簇中除所述第一候選聚類簇以外的任意一個(gè)候選聚類簇；根據(jù)所述第一候選聚類簇在高度方向上的尺寸、所述第一候選聚類簇與所述第二候選聚類簇在高度方向的尺寸比值、所述第一候選聚類簇的軸對(duì)齊包圍盒的非主方向上的尺寸與所述第一候選聚類簇在高度方向上的尺寸比值，判斷所述第一候選聚類簇是否發(fā)生粘連。

5、在一些實(shí)施例中，對(duì)發(fā)生粘連的任一候選聚類簇進(jìn)行分割處理，包括：按照體素?cái)?shù)量由大到小的順序，對(duì)多個(gè)所述候選聚類簇進(jìn)行排序；對(duì)前n個(gè)候選聚類簇進(jìn)行二次聚類處理，得到多個(gè)二次聚類簇，若二次聚類簇的數(shù)量大于n，則以多個(gè)所述二次聚類簇替換前n個(gè)所述候選聚類簇,其中，n為小于所述多個(gè)候選聚類簇的簇?cái)?shù)的正整數(shù)。

6、在一些實(shí)施例中，所述基于多個(gè)候選聚類簇的數(shù)據(jù)特征，對(duì)所述多個(gè)候選聚類簇進(jìn)行優(yōu)化處理，得到多個(gè)有效聚類簇，包括：基于多個(gè)候選聚類簇的第二體素特征，判斷各所述候選聚類簇之間是否發(fā)生斷裂，并在任意兩個(gè)候選聚類簇之間發(fā)生斷裂時(shí)，對(duì)所述任意兩個(gè)候選聚類簇進(jìn)行合并處理；其中，所述多個(gè)候選聚類簇的第二體素特征包括各所述候選聚類簇的方向包圍盒在高度方向、主方向和非主方向上的尺寸、各所述候選聚類簇的方向包圍盒在高度方向和非主方向上的距離、任意兩個(gè)候選聚類簇合并后的簇的方向包圍盒在非主方向上的尺寸中的任意一項(xiàng)或多項(xiàng)，所述非主方向?yàn)樗龊蜻x聚類簇的方向包圍盒的長(zhǎng)度方向和寬度方向中具有最小平均尺寸的方向。

7、在一些實(shí)施例中，所述基于多個(gè)候選聚類簇的數(shù)據(jù)特征，對(duì)所述多個(gè)候選聚類簇進(jìn)行優(yōu)化處理，得到多個(gè)有效聚類簇，包括：基于多個(gè)候選聚類簇的第三體素特征，判斷各所述候選聚類簇之間是否發(fā)生斷裂，并在任意兩個(gè)候選聚類簇之間發(fā)生斷裂時(shí)，對(duì)所述任意兩個(gè)候選聚類簇進(jìn)行合并處理；其中，所述多個(gè)候選聚類簇的第三體素特征包括各所述候選聚類簇的質(zhì)心、各所述候選聚類簇的質(zhì)心之間的距離、各所述候選聚類簇的軸對(duì)齊包圍盒，以及各所述候選聚類簇的軸對(duì)齊包圍盒的主方向上的特征向量中的任意一項(xiàng)或多項(xiàng)，所述軸對(duì)齊包圍盒的主方向?yàn)樗鲚S對(duì)齊包圍盒的長(zhǎng)度方向和寬度方向中具有最小平均尺寸的方向。

8、在一些實(shí)施例中，所述方法還包括：對(duì)所述三維圖像進(jìn)行第二形態(tài)學(xué)運(yùn)算處理，得到第二處理圖像；基于所述分割閾值，對(duì)所述第二處理圖像進(jìn)行圖像分割和降采樣處理，得到第二降采樣圖像。

9、在一些實(shí)施例中，所述基于多個(gè)所述候選聚類簇的數(shù)據(jù)特征，對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化處理，得到多個(gè)有效聚類簇，還包括：基于多個(gè)所述候選聚類簇的數(shù)據(jù)特征和所述第二降采樣圖像的數(shù)據(jù)特征，對(duì)所述多個(gè)候選聚類簇進(jìn)行篩選處理，得到多個(gè)所述有效聚類簇。

10、在一些實(shí)施例中，所述基于多個(gè)所述候選聚類簇的數(shù)據(jù)特征和所述第二降采樣圖像的數(shù)據(jù)特征，對(duì)多個(gè)所述候選聚類簇進(jìn)行篩選處理，得到多個(gè)所述有效聚類簇，包括：針對(duì)每個(gè)候選聚類簇，確定所述候選聚類簇的體素?cái)?shù)量、所述第二降采樣圖像在所述候選聚類簇的包圍盒內(nèi)的第一體素?cái)?shù)量，以及所述候選聚類簇的包圍盒內(nèi)的第二體素?cái)?shù)量，所述包圍盒為軸對(duì)齊包圍盒或方向包圍盒；若所述候選聚類簇的體素?cái)?shù)量大于預(yù)設(shè)數(shù)量，且所述第一體素?cái)?shù)量和所述第二體素?cái)?shù)量的比值小于預(yù)設(shè)數(shù)量比值，則刪除所述候選聚類簇，所述預(yù)設(shè)數(shù)量比值為大于0且小于1的實(shí)數(shù)。

11、在一些實(shí)施例中，在得到多個(gè)有效聚類簇后，所述方法還包括：基于所述三維圖像，對(duì)各所述有效聚類簇進(jìn)行體素增補(bǔ)。

12、在一些實(shí)施例中，所述基于所述三維圖像，對(duì)各所述有效聚類簇進(jìn)行體素增補(bǔ)，包括：在所述多個(gè)有效聚類簇中，確定在方向包圍盒的主方向上的尺寸小于預(yù)設(shè)尺寸閾值的第一有效聚類簇，以及除所述第一有效聚類簇以外的第二有效聚類簇，所述預(yù)設(shè)尺寸閾值小于所述多個(gè)有效聚類簇中各所述有效聚類簇的方向包圍盒的主方向上的最大尺寸；利用第一體素?cái)?shù)據(jù)中處于所述第一有效聚類簇的方向包圍盒內(nèi)的體素?cái)?shù)據(jù)對(duì)所述第一有效聚類簇進(jìn)行體素增補(bǔ)；所述第一體素?cái)?shù)據(jù)是通過(guò)對(duì)所述三維圖像進(jìn)行閉運(yùn)算處理，并基于預(yù)設(shè)閾值，對(duì)閉運(yùn)算處理后得到的體素?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理得到的，所述預(yù)設(shè)閾值小于所述分割閾值；利用第二體素?cái)?shù)據(jù)中處于所述第二有效聚類簇的方向包圍盒內(nèi)的體素?cái)?shù)據(jù)對(duì)所述第二有效聚類簇進(jìn)行體素增補(bǔ)；所述第二體素?cái)?shù)據(jù)是通過(guò)對(duì)所述三維圖像進(jìn)行腐蝕處理得到的。

13、在一些實(shí)施例中，所述對(duì)所述多個(gè)有效聚類簇進(jìn)行體素上采樣處理，得到所述至少一個(gè)待識(shí)別對(duì)象的識(shí)別結(jié)果，包括：基于所述多個(gè)有效聚類簇，確定所述至少一個(gè)待識(shí)別對(duì)象的位置和形態(tài)，并對(duì)所述至少一個(gè)待識(shí)別對(duì)象進(jìn)行標(biāo)記。

14、在一些實(shí)施例中，所述對(duì)所述第一降采樣圖像中的體素點(diǎn)進(jìn)行聚類處理，得到多個(gè)候選聚類簇，包括：設(shè)置鄰域半徑和最小點(diǎn)數(shù)；遍歷所述第一降采樣圖像中的所有體素點(diǎn)，將任意一個(gè)體素點(diǎn)作為初始點(diǎn)；以所述初始點(diǎn)為圓心，以鄰域半徑為半徑，計(jì)算圓形區(qū)域內(nèi)包含的體素?cái)?shù)量；若所述體素?cái)?shù)量不小于所述最小點(diǎn)數(shù)，則將所述初始點(diǎn)確定為一個(gè)核心點(diǎn)，將處于所述核心點(diǎn)的鄰域半徑內(nèi)的所有體素點(diǎn)確定為一個(gè)初始聚類簇，反之，若所述體素?cái)?shù)量小于所述最小點(diǎn)數(shù)，則將所述初始點(diǎn)標(biāo)記為噪聲點(diǎn)；以所述初始聚類簇中任意一個(gè)體素點(diǎn)作為新的初始點(diǎn)，計(jì)算所述新的初始點(diǎn)的鄰域半徑內(nèi)的體素?cái)?shù)量，若所述體素?cái)?shù)量不小于所述最小點(diǎn)數(shù)，則將所述新的初始點(diǎn)作為一個(gè)核心點(diǎn)，將處于所述新的核心點(diǎn)的鄰域半徑內(nèi)的所有體素點(diǎn)確定為一個(gè)初始聚類簇，重復(fù)此步驟，直至所有點(diǎn)都被訪問(wèn)，得到所述多個(gè)候選聚類簇。

15、在一些實(shí)施例中，所述方法還包括：在得到多個(gè)初始聚類簇后，確定各所述初始聚類簇中的核心點(diǎn)的數(shù)量；若所述初始聚類簇中的核心點(diǎn)的數(shù)量大于核心點(diǎn)數(shù)量閾值，則將所述初始聚類簇確定為候選聚類簇；若所述初始聚類簇中的核心點(diǎn)的數(shù)量大于核心點(diǎn)數(shù)量閾值，則刪除所述初始聚類簇。

16、根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的又一方面，提供了一種三維圖像中的對(duì)象識(shí)別裝置，所述裝置包括：獲取模塊，用于獲取三維圖像和所述三維圖像的分割閾值，所述三維圖像包括多個(gè)體素點(diǎn)，且所述三維圖像包括至少一個(gè)待識(shí)別對(duì)象；第一處理模塊，用于對(duì)所述三維圖像進(jìn)行第一形態(tài)學(xué)運(yùn)算處理，得到第一處理圖像；第二處理模塊，用于基于所述分割閾值，對(duì)所述第一處理圖像進(jìn)行圖像分割和體素降采樣處理，得到第一降采樣圖像；第三處理模塊，用于對(duì)所述第一降采樣圖像中的體素點(diǎn)進(jìn)行聚類處理，得到多個(gè)候選聚類簇；第四處理模塊，用于基于多個(gè)候選聚類簇的數(shù)據(jù)特征，對(duì)所述多個(gè)候選聚類簇進(jìn)行優(yōu)化處理，得到多個(gè)有效聚類簇；識(shí)別模塊，用于對(duì)所述多個(gè)有效聚類簇進(jìn)行體素上采樣處理，得到所述至少一個(gè)待識(shí)別對(duì)象的識(shí)別結(jié)果。

17、根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的又一方面，提供了一種電子設(shè)備，包括：處理器；以及存儲(chǔ)器，用于存儲(chǔ)所述處理器的可執(zhí)行指令；其中，所述處理器配置為經(jīng)由執(zhí)行所述可執(zhí)行指令來(lái)執(zhí)行如上所述的三維圖像中的對(duì)象識(shí)別方法的操作。

18、根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的又一方面，提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如上所述的三維圖像中的對(duì)象識(shí)別方法的步驟。

19、綜上，根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的三維圖像中的對(duì)象識(shí)別方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，可以獲取三維圖像和三維圖像的分割閾值，對(duì)三維圖像進(jìn)行第一形態(tài)學(xué)運(yùn)算處理，得到第一處理圖像，基于分割閾值，對(duì)第一處理圖像進(jìn)行圖像分割和體素降采樣處理，得到第一降采樣圖像，對(duì)第一降采樣圖像中的體素點(diǎn)進(jìn)行聚類處理，得到多個(gè)候選聚類簇，基于多個(gè)候選聚類簇的數(shù)據(jù)特征，對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化處理，得到多個(gè)有效聚類簇，對(duì)多個(gè)有效聚類簇進(jìn)行體素上采樣處理，得到至少一個(gè)待識(shí)別對(duì)象的識(shí)別結(jié)果。應(yīng)用該方案，能夠提高三維圖像中待識(shí)別對(duì)象的識(shí)別準(zhǔn)確率和識(shí)別效率。

20、通過(guò)對(duì)第一降采樣圖像中的體素點(diǎn)進(jìn)行聚類處理，得到多個(gè)候選聚類簇，以及基于多個(gè)候選聚類簇的數(shù)據(jù)特征，對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化處理，得到多個(gè)有效聚類簇，進(jìn)而對(duì)多個(gè)有效聚類簇進(jìn)行體素上采樣處理，得到至少一個(gè)待識(shí)別對(duì)象的識(shí)別結(jié)果，能夠提高待識(shí)別對(duì)象的識(shí)別準(zhǔn)確率，并且由于第一降采樣圖像是對(duì)第一處理圖像進(jìn)行圖像分割和體素降采樣處理得到的，減少了聚類和優(yōu)化處理的數(shù)據(jù)量，所以也能夠提高待識(shí)別對(duì)象的識(shí)別效率。

21、上述說(shuō)明僅是本發(fā)明實(shí)施例技術(shù)方案的概述，為了能夠更清楚了解本發(fā)明實(shí)施例的技術(shù)手段，而可依照說(shuō)明書的內(nèi)容予以實(shí)施，并且為了讓本發(fā)明實(shí)施例的上述和其它目的、特征和優(yōu)點(diǎn)能夠更明顯易懂，以下特舉本發(fā)明的具體實(shí)施方式。