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龙图腾网获悉京东方科技集团股份有限公司申请的专利图像处理方法及装置、计算机产品和存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN107729948B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：201711052903.4，技术领域涉及：G06V10/40；该发明授权图像处理方法及装置、计算机产品和存储介质是由李莹莹;李正龙设计研发完成，并于2017-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像处理方法及装置、计算机产品和存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种图像处理方法及装置、计算机产品和存储介质。该图像处理方法，包括：将第一图像进行变换，得到多张第二图像；从包括至少一个第一机器学习模块的组中选择第一机器学习模块，对所述第二图像进行特征提取，得到对应每个第二图像的特征图；以及将所述对应每个第二图像的特征图输入第二机器学习模块，得到所述第一图像的处理结果。根据本申请实施例的技术方案，有效提高了图像处理的精度和鲁棒性。

本发明授权图像处理方法及装置、计算机产品和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括： 将第一图像按照变换规则进行变换，得到多张第二图像，所述变换规则包括空域变换、值域变换或时域变换中的至少一种，所述第一图像包括医学图像，所述将第一图像按照变换规则进行变换是不改变医学图像病理性质的变换，具体包括：对所述第一图像采用不同的变换方法，获得多张不同的第二图像；其中，所述空域变换包括图像旋转、翻转、平移、拉伸、扭曲、变形、缩放中的一种或多种，所述值域变换包括图像滤波、图像分割、图像遮挡、图像压缩、色度映射、彩色化、灰度化中的一种或多种，所述时域变换包括自相关函数变换、互相关函数变换中的一种或多种； 从包括至少一个第一机器学习模块的组中选择与所述变换规则相对应的第一机器学习模块，对每张所述第二图像进行特征提取，得到与每张所述第二图像对应的特征图，包括： 从包括至少一个第一机器学习模块的组中选择一个与所述变换规则对应的第一机器学习模块，对每张所述第二图像进行特征提取；重复步骤，直到完成对所述多张第二图像的特征提取，得到所述多张第二图像对应的全部特征图；其中，在包括至少一个第一机器学习模块的组中，至少部分第一机器学习模块的第一神经网络是不同的；所述从包括至少一个第一机器学习模块的组中选择一个与所述变换规则对应的第一机器学习模块至少包括以下方式的一种或多种： 对于基于灰度化变换产生的第二图像，采用基于卷积神经网络CNN的第一机器学习模块进行特征提取； 对于基于拉伸、扭曲中至少一项变换产生的第二图像，采用基于深度神经网络DNN的第一机器学习模块进行特征提取； 对于随机添加图像噪音变换产生的第二图像，采用基于去噪自编码DAE的第一机器学习模块进行特征提取； 利用所选择的第一机器学习模块对所述多张第二图像进行特征提取时，对每张所述第二图像进行特征提取时均从表现效果最好的一个或几个第一神经网络中随机选择一个用于提取特征；输出分辨率相同的对应每张所述第二图像的特征图； 通过所选择的第一机器学习模块的第一神经网络的至少一个中间层对每张所述第二图像进行特征提取，输出分辨率相同的对应每张所述第二图像的特征图，所述第一机器学习模块包括第一神经网络； 将多张对应每张所述第二图像的特征图输入第二机器学习模块进行分类或聚类处理，得到所述第一图像的处理结果。

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