本申请涉及图像处理，尤其涉及一种图像分割方法、装置、电子设备和存储介质。
背景技术：
1、医学图像分割是医学影像处理领域的重要研究方向之一，其旨在从医学图像中准确地提取出感兴趣的解剖结构或病变区域，为医生提供更准确的诊断和治疗指导。
2、相关技术中，在对医学图像分割时，存在图像分割的效率和效果差的问题。
技术实现思路
1、本申请旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
2、为此，本申请提出一种图像分割方法、装置、电子设备和存储介质，以实现提高图像分割的效率和效果。
3、本申请一方面实施例提出了一种图像分割方法，包括：
4、获取待分割的目标图像；
5、将目标图像输入视觉模型进行特征提取，得到第一特征图；
6、将所述第一特征图输入解码网络进行解码，得到语义分割结果；
7、对所述语义分割结果中的掩码区域进行边缘收缩，得到收缩后的掩码区域；其中，所述收缩后的掩码区域中去除了边缘部分的异常分割噪点；
8、根据所述收缩后的掩码区域中的像素点数量，确定设定占比的像素点作为掩码区域生长的随机种子；
9、针对每一个所述随机种子进行区域生成，得到所述目标语义分割结果。
10、本申请另一方面实施例提出了一种图像分割装置，包括：
11、获取模块，用于获取待分割的目标图像；
12、提取模块，用于将目标图像输入视觉模型进行特征提取，得到第一特征图；
13、解码模块，用于将所述第一特征图输入解码网络进行解码，得到语义分割结果；
14、收缩模块，用于对所述语义分割结果中的掩码区域进行边缘收缩，得到收缩后的掩码区域；其中，所述收缩后的掩码区域中去除了边缘部分的异常分割噪点；
15、确定模块，用于根据所述收缩后的掩码区域中的像素点数量，确定设定占比的像素点作为掩码区域生长的随机种子；
16、处理模块，用于针对每一个所述随机种子进行区域生成，得到所述目标语义分割结果。
17、本申请另一方面实施例提出了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时，实现如前述一方面所述的方法。
18、本申请另一方面实施例提出了一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如前述一方面所述的方法。
19、本申请另一方面实施例提出了一种计算机程序产品，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如前述一方面所述的方法。
20、本申请提出的图像分割方法、装置、电子设备和存储介质，获取待分割的目标图像，将目标图像输入视觉模型进行特征提取，得到第一特征图，将第一特征图输入解码网络进行解码，得到语义分割结果，对语义分割结果中的掩码区域进行边缘收缩，得到收缩后的掩码区域，其中，收缩后的掩码区域中去除了边缘部分的异常分割噪点，根据收缩后的掩码区域中的像素点数量，确定设定占比的像素点作为掩码区域生长的随机种子，针对每一个随机种子进行区域生成，得到目标语义分割结果，通过通用的视觉模型对待分割的目标图像进行特征提取得到第一特征图，减少了训练数据和推理时间，进而通过轻量的解码网络进行解码得到语义分割结果，并对语义分割结果进行边缘收缩和区域生成以得到完整的目标分割结果，提高了图像分割的效率和效果。
21、本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。
1.一种图像分割方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对每一个所述随机种子进行区域生成，得到所述目标语义分割结果，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法，还包括：
4.如权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述获取待分割的目标图像，包括：
5.如权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述将所述第一特征图输入解码网络进行解码，得到语义分割结果，包括：
6.一种图像分割装置，其特征在于，包括：
7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述处理模块，还用于：
8.一种电子设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时，实现如权利要求1-5中任一所述的文档的向量化表示方法。
9.一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一所述的文档的向量化表示方法。
10.一种计算机程序产品，其特征在于，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现权利要求1-5中任一项所述的方法。
