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摘要：本申请公开了一种基于边缘检测的微观组织图像分割处理方法和装置，该方法包括：将电子显微镜拍摄的带有微观组织的照片剪裁成预定大小的多张图像；使用图像边缘检测函数对多张图像检测得到多张图像中的边缘图像；将边缘图像的标签设置边缘标签；将多张图像至少分为训练集和验证集；使用训练集的每张图片训练分割模型，其中，使用每张图片训练每一轮之后均使用验证集对此次训练进行验证，得到此轮训练后的分割模型的评价指标；根据每轮的评价指标选择最优的模型，其中，选择出的模型用于进行图像分割。通过本申请解决了现有技术中微观组织图像处理时所存在的问题，从而效果优于边缘检测和图像分割各自的传统算法。

主权项：1.一种基于边缘检测的微观组织图像分割处理方法，其特征在于，包括：将电子显微镜拍摄的带有微观组织的照片剪裁成预定大小的多张图像，其中，所述多张图像中的每一张均带有分割标签；使用图像边缘检测函数对所述多张图像分割标签检测得到所述多张图像中的边缘图像；将所述边缘图像的标签设置边缘标签；将所述多张图像至少分为训练集和验证集；使用训练集的每张图片训练分割模型，其中，使用每张图片训练每一轮之后均使用验证集对此次训练进行验证，得到此轮训练后的分割模型的评价指标；其中，使用训练集的每张图片训练所述分割模型包括：将基于U-net改进的边缘辅助分割的双输入单输出网络作为所述分割模型，其中，所述网络为基于U-net改进的边缘辅助分割网络，该网络使边缘检测和图像分割两个任务共享编码层，用两个分支网络分别训练两个任务，再将两个任务输出结果和图片输入联接在一起输入到新的U-net网络里训练图像分割任务，使用训练集的每张图片训练所述分割模型；其中，在U-net网络的基础上增加一个下采样、卷积和上采样操作；对每次上采样得到的特征图做2*2的卷积后与之前下采样得到的相同大小的特征图连接，以应用上下文信息；其中，所述两个分支网络分别用于边缘检测和图像分割，得到两个模型输出；根据每轮的评价指标选择最优的模型，其中，选择出的模型用于进行图像分割；在所述多张图像被分为所述训练集和验证集之外还分出一个测试集的情况下，将所述测试集输入到所述分割模型中；从所述分割模型获取图像分割输出结果，对输出结果做阈值处理得到分割图像。

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