1.本技术涉及图像处理领域，尤其涉及一种图像处理方法、装置、设备及存储介质。
背景技术：
：：2.相关技术中，高质量的标注工作需要大量的人力和领域知识，尤其在医学领域。为了提升数据的利用率，相关技术中使用生成对抗网络生成新数据，存在过拟合到“假数据”的风险；同时，计算复杂，影响时效性。技术实现要素：3.有鉴于此，本技术实施例提供了一种图像处理方法、装置、设备及存储介质。4.第一方面，本技术实施例提供一种图像处理方法，所述方法包括：5.在获取的第一图像中，提取待处理对象所在的待处理图像区域；6.确定用于附着所述待处理图像区域的第二图像；7.基于所述第二图像的图像参数，对所述待处理图像区域的图像参数进行调整，得到目标图像区域；8.将所述目标图像区域置于所述第二图像内指定区域，得到第三图像；9.其中，所述待处理图像区域所在第一图像的位置与指定区域所在第二图像的位置相同或者不同。10.第二方面，本技术实施例提供一种图像处理装置，所述装置包括：11.提取模块，用于在获取的第一图像中，提取待处理对象所在的待处理图像区域；12.确定模块，用于确定用于附着所述待处理图像区域的第二图像；13.调整模块，用于基于所述第二图像的图像参数，对所述待处理图像区域的图像参数进行调整，得到目标图像区域；14.处理模块，用于将所述目标图像区域置于所述第二图像内指定区域，得到第三图像；15.其中，所述待处理图像区域所在第一图像的位置与指定区域所在第二图像的位置相同或者不同。16.第三方面，本技术实施例提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有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本技术实施例任一所述图像处理方法中的步骤。17.第四方面，本技术实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述任一所述图像处理方法的步骤。18.在本技术实施例中，首先，在获取的第一图像中，提取待处理对象所在的待处理图像区域；其次，确定用于附着所述待处理图像区域的第二图像；再次，基于所述第二图像的图像参数，对所述待处理图像区域的图像参数进行调整，得到目标图像区域；最后将所述目标图像区域置于所述第二图像内指定区域，得到第三图像；如此，通过将调整后的待处理图像区域置于第二图像的指定区域，能够在第一图像的基础上，高效的生成海量具有多样性的第三图像；也就是说，能够高效对数据进行增强。附图说明19.图1为本发明实施例提供的一种图像处理方法的实现流程示意图；20.图2为本发明实施例提供的一种图像处理方法的实现流程示意图；21.图3为本发明实施例提供的一种图像处理方法的实现流程示意图；22.图4为本发明实施例提供的一种图像处理方法的实现流程示意图；23.图5为本发明实施例提供的一种图像处理装置的组成结构示意图；24.图6为本发明实施例提供的一种计算机设备的结构示意图。具体实施方式25.应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。26.在后续的描述中，使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或“单元”的后缀仅为了有利于本技术的说明，其本身没有特定的意义。因此，“模块”、“部件”或“单元”可以混合地使用。27.电子设备可以以各种形式来实施。例如，本技术中描述的电子设备可以包括诸如手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、个人数字助理(personaldigitalassistant，pda)、便捷式媒体播放器(portablemediaplayer，pmp)、台式计算机、服务器等。28.后续描述中将以移动电子设备为例进行说明，本领域技术人员将理解的是，除了特别用于移动目的的元件之外，根据本技术的实施方式的构造也能够应用于固定类型的电子设备。29.为便于理解本技术实施例的技术方案，以下对本技术实施例的相关技术进行说明。30.深度学习模型在计算机视觉任务中表现非常优异，包括医学影像分析。尽管深度学习已经是一个非常常用的方法，但是需要依赖非常大量的良好标注的数据集才能得到稳定的效果。然而，高质量的标注工作需要大量的人力和领域知识，在医学领域代价尤其巨大。31.相关技术中，为了提升数据的利用效率，常用的方法包括半监督学习，自监督预训练，知识蒸馏，生成数据等。使用生成对抗网络生成的新数据，存在过拟合到“假数据”的风险。32.为此，提出了本技术实施例的以下技术方案，为了能够更加详尽地了解本技术实施例的特点与技术内容，下面结合附图对本技术实施例的实现进行详细阐述，所附附图仅供参考说明之用，并非用来限定本技术实施例。33.本技术实施例提供一种图像处理方法，图1为本技术实施例提供的一种图像处理方法的实现流程示意图，如图1所示，所述图像处理方法包括以下步骤：34.步骤101：在获取的第一图像中，提取待处理对象所在的待处理图像区域。35.在一些实施例中，第一图像可以包括至少一个人体器官，比如：左肾、右肾、左肺、右肺、肝和/或胆等。可以理解为，第一图像是医学影像中的人体器官图像；其中，医学影像是指对人体或人体某部分，以非侵入方式取得的内部组织影像。36.在一些实施例中，待处理对象可以是第一图像中的病灶对象，比如：肿瘤。这里，待处理对象周围可以形成包膜，进而，待处理对象在第一图像中，与正常组织(比如：人体器官)分界明显。37.在一些实施例中，提取待处理对象所在的待处理图像区域可以通过以下过程实现：首先，选择待处理对象所在的待处理图像区域；然后，将待处理对象所在的待处理图像区域复制出来；以第一图像为肝，待处理对象为肿瘤为例进行说明：选择肝上的肿瘤所在的图像区域，将肿瘤所在的图像区域复制出来。38.步骤102：确定用于附着所述待处理图像区域的第二图像。39.在一些实施例中，附着可以是待处理图像区域的一部分覆盖或者粘贴于第二图像；可以理解为医学影像中的肿瘤与人体器官在图像中的位置关系。40.在一些实施例中，第二图像可以和第一图像相同，包括图像所属的对象(即图像对应的人体)，图像参数等；比如：第一图像是甲的左肾的图像，第二图像也是甲的左肾的图像，且图像参数等相同；第一图像是乙的左肾和右肾的图像，第二图像也是乙的左肾和右肾的图像，且图像参数等相同。可以理解为，第二图像可以和第一图像是同一图像，此时，待处理对象图像区域是在图像内进行提取和附着。41.在一些实施例中，第二图像可以和第一图像不同；比如：第一图像是甲的左肾的图像，第二图像也是甲的左肾的图像，且图像参数不同；第一图像是乙的左肾和右肾的图像，第二图像也是乙的左肾和右肾的图像，且图像参数不同；第一图像是甲的左肾的图像，第二图像是甲的右肾的图像；第一图像是甲的肝的图像，第二图像是乙的肝和胆的图像。可以理解为，第二图像可以和第一图像是不同图像，此时，待处理对象图像区域是跨图像进行提取和附着。42.步骤103：基于所述第二图像的图像参数，对所述待处理图像区域的图像参数进行调整，得到目标图像区域。43.在一些实施例中，第一图像和第二图像相同的情况下，第一图像的图像参数和第二图像的图像参数可以相同，也可以不同；同理，第一图像和第二图像不同的情况下，第一图像的图像参数和第二图像的图像参数可以相同，也可以不同。其中，图像参数可以包括：图像分辨率、图像尺寸、图像颜色等。并且，如果所述第一图像和所述第二图像属于同一图像，即所述第一图像和所述第二图像相同，所述待处理图像区域所在第一图像的位置与指定区域所在第二图像的位置不同；或，如果所述第一图像和所述第二图像属于不同图像，即所述第一图像和所述第二图像不同，所述待处理图像区域所在第一图像的位置与指定区域所在第二图像的位置相同或者不同。44.在一些实施例中，在第一图像和第二图像相同，且第一图像的图像参数和第二图像的图像参数相同的情况下，可以对待处理图像区域进行尺寸和/或位置变换，得到目标图像。45.在一些实施例中，在第一图像和第二图像相同，且第一图像的图像参数和第二图像的图像参数不同的情况下，基于第二图像的图像参数，对待处理图像区域的图像参数进行调整，得到目标图像，使得待处理图像区域的图像参数与第二图像的图像参数相适应。在此基础上，还可以对待处理图像区域进行上述尺寸和/或位置变换，得到目标图像；此处不做赘述。46.在一些实施例中，在第一图像和第二图像不同，且第一图像的图像参数和第二图像的图像参数相同的情况下，可以对待处理图像区域进行尺寸和/或位置变换，得到目标图像；此外，也可以对待处理图像区域不进行尺寸和/或位置变换。47.在一些实施例中，在第一图像和第二图像不同，且第一图像的图像参数和第二图像的图像参数相同的情况下，基于第二图像的图像参数，对待处理图像区域的图像参数进行调整，得到目标图像，使得待处理图像区域的图像参数与第二图像的图像参数相匹配。在此基础上，还可以对待处理图像区域进行上述尺寸和/或位置变换，得到目标图像；此外，也可以对待处理图像区域不进行调整，此处不做赘述。步骤104：将所述目标图像区域置于所述第二图像内指定区域，得到第三图像。48.在一些实施例中，所述待处理图像区域所在第一图像的位置与指定区域所在第二图像的位置相同或者不同。49.在一些实施例中，在第一图像和第二图像相同的情况下，待处理图像区域所在第一图像的位置与指定区域所在第二图像的位置相同或者不同。在待处理图像区域所在第一图像的位置与指定区域所在第二图像的位置相同的情况下，待处理图像区域是经过变换(比如：缩放、旋转、翻转等)的。在待处理图像区域所在第一图像的位置与指定区域所在第二图像的位置不同的情况下，待处理图像区域可以是经过变换的，也可以是未经过变换的；在少数情况下，如果第一图像和第二图像的图像参数不同，第一待处理图像区域所在第一图像的位置与指定区域所在第二图像的位置也可以是相同。50.在一些实施例中，在第一图像和第二图像不同的情况下，待处理图像区域所在第一图像的位置与指定区域所在第二图像的位置相同或者不同。在待处理图像区域所在第一图像的位置与指定区域所在第二图像的位置相同的情况下，待处理图像区域可以是经过变换的，也可以是未经过变换的。在待处理图像区域所在第一图像的位置与指定区域所在第二图像的位置不同的情况下，待处理图像区域可以是经过变换的，也可以是未经过变换的。在少数情况下，如果第一图像和第二图像的图像所属的对象和图像内容相同，只有图像角度不同，第一待处理图像区域所在第一图像的位置与指定区域所在第二图像的位置也可以是相同的。51.在一些实施例中，可以通过将所述目标图像区域粘贴于所述第二图像的指定位置，得到所述第三图像。52.在一些实施例中，所述第一图像和所述第二图像为医疗图像，所述待处理对象为所述医疗图像中的病灶对象。具体而言，第一图像和第二图像为医疗图像中的人体器官图像，待处理对象为医疗图像中附着在第一图像中的病灶对象。53.在本技术实施例中，首先，在获取的第一图像中，提取待处理对象所在的待处理图像区域；其次，确定用于附着所述待处理图像区域的第二图像；再次，基于所述第二图像的图像参数，对所述待处理图像区域的图像参数进行调整，得到目标图像区域；最后将所述目标图像区域置于所述第二图像内指定区域，得到第三图像；如此，通过将调整后的待处理图像区域置于第二图像的指定区域，能够在第一图像的基础上，高效的生成海量具有多样性的第三图像；也就是说，能够高效对数据进行增强。54.在一些实施例中，对第一图像和第二图像进行标注，得到带有内容标签和对象标签的第一图像和第二图像，进而，基于第一图像的对象标签和内容标签，确定第二图像；步骤102至少包括以下之一：55.第一、确定对象标签与所述第一图像的对象标签相同且内容标签与所述第一图像相同的图像，作为所述第二图像。56.在一些实施例中，对象标签可以是第一图像和第二图像所属对象的标签，内容标签可以是第一图像和第二图像中所包含的图像内容的标签；此时，第一图像和第二图像的图像参数可以相同，也可以不同；比如：第一图像和第二图像的图像参数相同的情况下，第一图像拍摄的甲的左肾的医疗图像，那么，第一图像的对象标签是甲，第一图像的内容标签是左肾；将与第一图像的图像参数相同，且对象标签是甲，内容标签是左肾的医疗图像作为第二图像；第一图像和第二图像的图像参数不同的情况下，第一图像是乙的胸腔的医疗图像，那么，第一图像的对象标签是乙，第一图像的内容标签是左肺、右肺、心脏；将与第一图像的图像参数不同，且对象标签是乙，内容标签是左肺、右肺、心脏的图像作为第二图像。57.第二、确定对象标签与所述第一图像的对象标签相同且内容标签与所述第一图像不同的图像，作为所述第二图像。58.在一些实施例中，比如：第一图像拍摄的是甲的左肾的医疗图像，那么，第一图像的对象标签是甲，第一图像的内容标签是左肾；将对象标签是甲，内容标签是右肾的医疗图像作为第二图像；再比如：第一图像拍摄的是乙的胸腔的医疗图像，那么，第一图像的对象标签是乙，第一图像的内容标签是左肺、右肺、心脏；将对象标签是乙，内容标签是左肾的图像作为第二图像。59.第三、确定对象标签与所述第一图像的对象标签不同且内容标签与所述第一图像相同的图像，作为所述第二图像。60.在一些实施例中，比如：第一图像拍摄的是甲的左肾的医疗图像，那么，第一图像的对象标签是甲，第一图像的内容标签是左肾；将对象标签是乙，内容标签是左肾的医疗图像作为第二图像；再比如：第一图像拍摄的是甲的胸腔的医疗图像，那么，第一图像的对象标签是甲，第一图像的内容标签是左肺、右肺、心脏；将对象标签是乙，内容标签是左肺、右肺、心脏的图像作为第二图像。61.第四、确定对象标签与所述第一图像的对象标签不同且内容标签与所述第一图像不同的图像，作为所述第二图像。62.在一些实施例中，比如：第一图像拍摄的是甲的左肾的医疗图像，那么，第一图像的对象标签是甲，第一图像的内容标签是左肾；将对象标签是乙，内容标签是肝的医疗图像作为第二图像；再比如：第一图像拍摄的是甲的胸腔的医疗图像，那么，第一图像的对象标签是甲，第一图像的内容标签是左肺、右肺、心脏；将对象标签是乙，内容标签是肝的图像作为第二图像。63.在本技术实施例中，通过对第一图像和第二图像进行标注，得到带有内容标签和对象标签的第一图像和第二图像；进而，基于第一图像的对象标签和内容标签，确定第二图像；如此，能够得到合适的且形态多样的第二图像。64.在一些实施例中，建立第一图像的图像参数与第二图像的图像参数之间的映射关系，以基于映射关系对待处理图像区域的图像参数进行调整；图3为本技术实施例提供的一种图像处理方法的实现流程示意图，如图2所示，步骤103包括以下步骤：65.步骤201：确定所述第一图像与所述第二图像的图像参数之间的映射关系。66.在一些实施例中，可以通过建立第一图像与第二图像的图像参数之间的映射关系来确定该映射关系；以图像参数为图像分辨率、图像尺寸和/或图像颜色为例进行举例说明：通过建立第一图像与第二图像的图像分辨率、图像尺寸和/或图像颜色之间的映射关系来确定该映射关系；其中，建立第一图像与第二图像的图像分辨率之间的映射关系实际是确定第一图像与第二图像单位长度的像素数量，一般以每英寸包含的像素数为单位；建立第一图像与第二图像的图像尺寸之间的映射关系实际是确定第一图像与第二图像的像素数量；建立第一图像与第二图像的图像颜色之间的映射关系实际是确定第一图像与第二图像内像素点的像素深度或颜色深度。67.步骤202：基于所述映射关系，对所述待处理图像区域的图像参数进行调整，得到所述目标图像区域。68.在一些实施例中，基于所述映射关系，对所述待处理图像区域的图像参数进行调整，得到所述目标图像区域，可以通过以下过程实现：首先，基于映射关系确定第二图像的图像参数；其次，基于第二图像的图像参数，对待处理图像区域的图像参数进行调整，使得待处理图像区域的图像参数与第二图像的图像参数相匹配，进而得到目标图像区域。69.在本技术实施例中，通过确定所述第一图像与所述第二图像的图像参数之间的映射关系，再基于所述映射关系，对所述待处理图像区域的图像参数进行调整，得到所述目标图像区域，能够将待处理图像区域调整为与第二图像的图像参数相匹配的目标图像区域。70.在一些实施例中，在图像参数为不同参数的情况下，对待处理图像区域进行不同的处理，步骤202包括以下步骤：71.步骤221：在所述图像参数包括图像尺寸的情况下，基于所述映射关系，对所述待处理图像区域的尺寸和/或位置进行变换，得到所述目标图像区域。72.在一些实施例中，在所述图像参数包括图像尺寸的情况下，可以基于映射关系，对所述待处理图像区域进行空间变换，得到目标图像区域；比如：翻转、旋转、缩放等，此处不做限定。73.步骤222：在所述图像参数包括图像颜色的情况下，基于所述映射关系，对所述待处理图像区域的对比度进行调整，以增强和/或降低所述待处理图像区域的对比度，得到所述目标图像区域。74.在一些实施例中，在所述图像参数包括图像颜色的情况下，可以基于映射关系，对所述待处理图像区域进行伽马变换，得到目标图像区域，以增强对比并提升亮度多样性。使用伽马变换能够使待处理图像区域在保持整体亮度范围不变的同时，调整其分布。一方面通过随机采样的变换参数，增加待处理图像区域的多样性；另一方面提升了待处理图像区域的局部对比度。75.在一些实施例中，伽马变换来对过曝或者曝光不足(过暗)的灰度图利用伽马变换进行对比度调节。具体来讲：就是通过非线性变换，让图像中较暗的区域的灰度值得到增强，图像中灰度值过大的区域的灰度值得到降低。经过伽马变换，图像整体的细节表现会得到增强。伽马变换的数学公式如下：76.s＝crγ77.其中，r为灰度图像的输入值(原来的灰度值)，取值范围为[0，1]；s为经过伽马变换后的灰度输出值；c为灰度缩放系数，通常取1；γ为伽马因子大小，控制了整个变换的缩放程度。[0078]步骤223：在所述图像参数包括图像分辨率的情况下，基于所述映射关系，减少和/或增加所述待处理图像区域的噪声，得到所述目标图像区域。[0079]在一些实施例中，在所述图像参数包括图像分辨率的情况下，可以基于映射关系，对所述待处理图像区域进行模糊变换，得到目标图像区域，以在一定程度上平滑待处理图像区域的纹理。[0080]在一些实施例中，可以采用高斯模糊对待处理图像区域进行模糊变换。高斯模糊(gaussianblur)，也叫高斯平滑，是在adobephotoshop、gimp以及paint.net等图像处理软件中广泛使用的处理效果，通常用它来减少图像噪声以及降低细节层次。这种模糊技术生成的图像，其视觉效果就像是经过一个毛玻璃在观察图像，这与镜头焦外成像效果散景以及普通照明阴影中的效果都明显不同。高斯平滑也用于计算机视觉算法中的预先处理阶段，以增强图像在不同比例大小下的图像效果(参见尺度空间表示以及尺度空间实现)。从数学的角度来看，图像的高斯模糊过程就是图像与正态分布做卷积。由于正态分布又叫作高斯分布，所以这项技术就叫作高斯模糊。图像与圆形方框模糊做卷积将会生成更加精确的焦外成像效果。由于高斯函数的傅立叶变换是另外一个高斯函数，所以高斯模糊对于图像来说就是一个低通滤波器。[0081]在一些实施例中，在图像参数包括两个参数以上的情况下，对应的上述步骤221至223的实施顺序不分先后；也就是说，在图像参数包括图像尺寸和图像颜色的情况下，可以不分先后顺序的进行上述步骤221和步骤222。在图像参数包括图像图像颜色和图像分辨率的情况下，可以不分先后顺序的进行上述步骤222和步骤223。在图像参数包括图像尺寸、图像颜色和图像分辨率的情况下，可以不分先后顺序的进行步骤221至步骤223。[0082]在本技术实施例中，通过在所述图像参数包括图像尺寸的情况下，基于所述映射关系，对所述待处理图像区域的尺寸和/或位置进行变换，得到所述目标图像区域；在所述图像参数包括图像颜色的情况下，基于所述映射关系，对所述待处理图像区域的对比度进行调整，以增强和/或降低所述待处理图像区域的对比度，得到所述目标图像区域；在所述图像参数包括图像分辨率的情况下，基于所述映射关系，减少和/或增加所述待处理图像区域的噪声，得到所述目标图像区域；如此，能够增加目标图像区域的多样性。[0083]在一些实施例中，对第一图像进行标注，以确定第一图像中的待处理对象；图3为本技术实施例提供的一种图像处理方法的实现流程示意图，如图3所示，步骤101包括以下步骤：[0084]步骤301：对所述第一图像所包含的对象进行标注。[0085]在一些实施例中，对第一图像所包含的内容进行标注；也就是说，对第一图像中的待处理对象以及待处理对象附着的对象进行标注。可以理解为，第一图像至少包括待处理对象及其附着的对象，比如：肿瘤及其附着的人体器官，也就是说，某个人体器官和其上生长的肿瘤。[0086]步骤302：在所述第一图像中，选择已标注的内容标签满足目标标签的对象，得到所述待处理对象。[0087]在一些实施例中，目标标签可以是用户预设的标签，用以匹配包含目标标签的第一图像；如此，得到的第一图像才是满足要求的图像。[0088]在一些实施例中，在第一图像中，选择已标注的对象标签与目标标签相匹配的对象，得到待处理对象；比如：目标标签是肿瘤，在第一图像中，选择已标注的对象标签是肿瘤的标签，将该标签对应的对象确定为待处理对象。[0089]在本技术实施例中，通过对所述第一图像所包含的对象进行标注，再在所述第一图像中，选择已标注的对象标签满足目标标签的对象，得到所述待处理对象；如此，能够快速确定待处理对象在第一图像中的区域。[0090]下面，将说明本技术实施例在一个实际的应用场景中的示例性应用，以待处理对象为肿瘤，第一图像为肾脏的医疗图像为例，对图像处理方法进行说明；图4为本技术实施例提供的一种图像处理方法，如图4所示，所述图像处理方法包括以下步骤：[0091]步骤401：以第一比例做肿瘤图像的复制粘贴。[0092]在一些实施例中，以第一比例做肿瘤图像的复制粘贴，是指：从数据库的图像中，以第一比例选择部分图像，对选择的这部分图像进行本技术实施例提供的图像处理过程。[0093]步骤402：随机选择一个肿瘤图像进行复制。[0094]在一些实施例中，随机选择一个肿瘤图像进行复制，可以理解为，将肿瘤所在的图像区域复制出来单独进行图像处理。[0095]步骤403：以第二比例对肿瘤图像进行增强。[0096]在一些实施例中，以第二比例对肿瘤图像进行增强，是指以第二比例从所有肿瘤图像中选择部分图像，对选择的这部分肿瘤图像进行数据增强，以最大程度保证肿瘤图像的多样性。[0097]步骤404：选择合适的位置对肿瘤图像进行粘贴，得到目标图像。[0098]在一些实施例中，选择合适的位置对肿瘤图像进行粘贴，是指：将上述数据增强后的肿瘤图像粘贴至人体器官。[0099]步骤405：对目标图像进行数据增强。[0100]在一些实施例中，步骤401至步骤404实际是进行对象级的数据增强，为了进一步提高数据的多样性，可以对目标图像进行图像级的数据增强。[0101]步骤406：采用数据增强后的目标图像训练神经网络模型，得到已训练神经网络模型。[0102]在一些实施例中，采用数据增强后的目标图像训练神经网络模型，得到已训练神经网络模型；由于数据增强后的目标图像是海量且具有多样性的肿瘤数据，因此，已训练神经网络模型能够有效识别肿瘤。也就是说，已训练神经网络模型用于识别医疗图像中的肿瘤图像。[0103]图5为本技术实施例提供的一种图像处理装置的组成结构示意图，如图5所示，图像处理装置500包括：[0104]提取模块501，用于在获取的第一图像中，提取待处理对象所在的待处理图像区域；[0105]确定模块502，用于确定用于附着所述待处理图像区域的第二图像；[0106]调整模块503，用于基于所述第二图像的图像参数，对所述待处理图像区域的图像参数进行调整，得到目标图像区域；[0107]处理模块504，用于将所述目标图像区域置于所述第二图像内指定区域，得到第三图像。[0108]在一些实施例中，所述待处理图像区域所在第一图像的位置与指定区域所在第二图像的位置相同或者不同。[0109]在一些实施例中，所述第一图像和所述第二图像属于同一图像，所述待处理图像区域所在第一图像的位置与指定区域所在第二图像的位置不同；或，[0110]所述第一图像和所述第二图像属于不同图像，所述待处理图像区域所在第一图像的位置与指定区域所在第二图像的位置相同或者不同。[0111]在一些实施例中，所述确定模块502，至少包括以下之一：[0112]第一确定子模块，用于确定对象标签与所述第一图像的对象标签相同且内容标签与所述第一图像相同的图像，作为所述第二图像；[0113]第二确定子模块，用于确定对象标签与所述第一图像的对象标签相同且内容标签与所述第一图像不同的图像，作为所述第二图像；[0114]第三确定子模块，用于确定对象标签与所述第一图像的对象标签不同且内容标签与所述第一图像相同的图像，作为所述第二图像；[0115]第四确定子模块，用于确定对象标签与所述第一图像的对象标签不同且内容标签与所述第一图像不同的图像，作为所述第二图像。[0116]在一些实施例中，所述调整模块503，包括：[0117]第五确定子模块，用于确定所述第一图像与所述第二图像的图像参数之间的映射关系；[0118]调整子模块，用于基于所述映射关系，对所述待处理图像区域的图像参数进行调整，得到所述目标图像区域。[0119]在一些实施例中，所述图像参数至少包括以下之一：图像分辨率、图像尺寸和图像颜色。[0120]在一些实施例中，所述调整子模块，包括：[0121]第一调整子模块，用于在所述图像参数包括图像尺寸的情况下，基于所述映射关系，对所述待处理图像区域的尺寸和/或位置进行变换，得到所述目标图像区域；[0122]第二调整子模块，用于在所述图像参数包括图像颜色的情况下，基于所述映射关系，对所述待处理图像区域的对比度进行调整，以增强和/或降低所述待处理图像区域的对比度，得到所述目标图像区域；[0123]第三调整子模块，用于在所述图像参数包括图像分辨率的情况下，基于所述映射关系，减少和/或增加所述待处理图像区域的噪声，得到所述目标图像区域。[0124]在一些实施例中，所述提取模块501，包括：[0125]标注模块，用于对所述第一图像所包含的对象进行标注；[0126]匹配模块，用于在所述第一图像中，选择已标注的对象标签满足目标标签的对象，得到所述待处理对象。[0127]在一些实施例中，所述处理模块504，包括：[0128]粘贴模块，用于将所述目标图像区域粘贴于所述第二图像的指定位置，得到所述第三图像。[0129]在一些实施例中，所述第一图像和所述第二图像为医疗图像，所述待处理对象为所述医疗图像中的病灶对象。[0130]图6为本技术实施例提供的一种计算机设备的结构示意图，如图6所示，计算机设备600包括：[0131]存储器601和处理器602，所述存储器存储有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本技术实施例任一所述图像处理方法中的步骤。[0132]本技术实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述任一所述图像处理方法的步骤。[0133]需要说明的是，上述计算机可读存储介质可以是只读存储器(readonlymemory，rom)、可编程只读存储器(programmableread‑onlymemory，prom)、可擦除可编程只读存储器(erasableprogrammableread‑onlymemory，eprom)、电可擦除可编程只读存储器(electricallyerasableprogrammableread‑onlymemory，eeprom)、磁性随机存取存储器(ferromagneticrandomaccessmemory，fram)、快闪存储器(flashmemory)、磁表面存储器、光盘、或只读光盘(compactdiscread‑onlymemory，cd‑rom)等存储器；也可以是包括上述存储器之一或任意组合的各种处理器，如移动电话、计算机、平板设备、个人数字助理等。[0134]需要说明的是，在本文中，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、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，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、方法、物品或者装置所固有的要素。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、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。[0135]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。[0136]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，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所描述的方法。[0137]本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。[0138]这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。[0139]这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。[0140]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。当前第1页12当前第1页12