具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

图1所示为本申请一示例性实施例所适用的一场景示意图。如图1所示，本申请实施例所适用的场景中包括服务器1和图像采集设备2，其中，服务器1和图像采集设备2之间存在通信连接关系。

具体而言，图像采集设备2用于采集包含待压缩目标的待压缩医学图像序列，服务器1用于基于图像采集设备2采集的待压缩医学图像序列确定待压缩医学图像序列中的待压缩目标对应的M帧图像，其中，M为大于1的正整数，并基于M帧图像中的第N帧图像，确定第N帧图像对应的压缩数据，其中，N为小于M的正整数，继而基于第N帧图像压缩M帧图像中的第N+1帧图像至第M帧图像，得到第N+1帧图像至第M帧图像各自对应的压缩数据，然后基于第N帧图像至第M帧图像各自对应的压缩数据，确定待压缩医学图像序列对应的图像压缩数据。即，该场景实现了一种图像处理方法。由于图1所示的上述场景利用服务器1实现了图像处理方法，因此，该场景不但能够提高场景的适应能力，而且能够有效降低图像采集设备2的计算量。

需要说明的是，本申请还适用于另一场景。图2所示为本申请一示例性实施例所适用的另一场景示意图。具体地，该场景中包括医学影像系统3，其中，医学影像系统3包括数据采集模块301和数据处理模块302，并且，数据采集模块301和数据处理模块302之间存在通信连接关系。

具体而言，数据采集模块301用于采集包含待压缩目标的待压缩医学图像序列，待压缩医学图像序列可以是DICOM格式，进而直接从该医学图像的数据中自动导入相关的医学图像信息，医学图像信息包括该医学图像的拍片类型、拍片日期和拍片部位等信息。数据处理模块302用于基于数据采集模块301采集的待压缩医学图像序列确定待压缩医学图像序列中的待压缩目标对应的M帧图像，其中，M为大于1的正整数，并基于M帧图像中的第N帧图像，确定第N帧图像对应的压缩数据，其中，N为小于M的正整数，继而基于第N帧图像压缩M帧图像中的第N+1帧图像至第M帧图像，得到第N+1帧图像至第M帧图像各自对应的压缩数据，然后基于第N帧图像至第M帧图像各自对应的压缩数据，确定待压缩医学图像序列对应的图像压缩数据。即，该场景实现了一种图像处理方法，实现了优化医学图像的存储空间的目的，从而提高了图像存储的效率。

图3所示为本申请一示例性实施例提供的图像处理方法的流程示意图。如图3所示，本申请实施例提供的图像处理方法包括如下步骤。

步骤40，确定待压缩医学图像序列中的待压缩目标对应的M帧图像。

示例性地，待压缩医学图像序列中的待压缩目标可以包括骨骼、组织、空气和水中的至少一个目标。

示例性地，步骤40中提及的待压缩医学图像序列可以是电子计算机断层成像（Computed Tomography，CT）图像序列，也可以是其他类型的待压缩医学图像序列，本申请实施例对此不进行进一步限定。另外，M为大于1的正整数。

可以理解，本申请实施例并不限定待压缩医学图像序列的具体形式，可以是原始医学图像序列，也可以是经过预处理的医学图像序列，还可以是原始医学图像序列中的部分图像序列，即，原始医学图像序列的一部分。此外，待压缩医学图像序列对应的采集对象可以是人体，也可以是动物体。

步骤50，基于M帧图像中的第N帧图像，确定第N帧图像对应的压缩数据。

示例性地，将M帧图像中的第N帧图像作为待压缩医学图像序列中的待压缩目标对应的参照图像，继而压缩第N帧图像，得到第N帧图像对应的压缩数据，其中，N为小于M的正整数。

步骤60，基于第N帧图像压缩M帧图像中的第N+1帧图像至第M帧图像，得到第N+1帧图像至第M帧图像各自对应的压缩数据。

步骤70，基于第N帧图像至第M帧图像各自对应的压缩数据，确定待压缩医学图像序列对应的图像压缩数据。

本申请实施例提供的图像处理方法，通过确定待压缩医学图像序列中的待压缩目标对应的M帧图像，并基于M帧图像中的第N帧图像确定第N帧图像对应的压缩数据的方式，初步减少了一部分图像数据，进而基于第N帧图像压缩M帧图像中的第N+1帧图像至第M帧图像，得到第N+1帧图像至第M帧图像各自对应的压缩数据的方式，进一步减少了图像数据，提高了图像传输的效率。

图4所示为本申请一示例性实施例提供的基于M帧图像中的第N帧图像，确定第N帧图像对应的压缩数据的流程示意图。在图3所示实施例基础上延伸出图4所示实施例，下面着重叙述图4所示实施例与图3所示实施例的不同之处，相同之处不再赘述。图5所示为本申请一示例性实施例提供的第N帧图像、第N+1帧图像和差异信息示意图。结合图4和图5举例说明基于M帧图像中的第N帧图像确定第N帧图像对应的压缩数据的具体方法。

如图4所示，在本申请实施例提供的图像处理方法中，待压缩目标包括区域连续的连续待压缩目标。具体地，基于M帧图像中的第N帧图像确定第N帧图像对应的压缩数据步骤，包括如下步骤。

步骤51，确定第N帧图像中与连续待压缩目标对应的P个像素行。

示例性地，区域连续的连续待压缩目标可以是人体组织，在第N帧图像中，连续待压缩目标对应P个像素行，其中，P为正整数。结合图5所示的第N帧图像，该第N帧图像包括64个像素点，连续待压缩目标为图中阴影区域，则P等于6，该第N帧图像中，连续待压缩目标对应6个像素行。

步骤52，确定P个像素行各自对应的起点信息和终点信息。

示例性地，再次结合图5所示的第N帧图像，第N帧图像的左端一列编号可以是P个像素行各自对应的行编号，第N帧图像的顶端一行编号可以是64个像素点各自对应的列编号。因此，步骤52提及的起点信息可以是P个像素行各自对应的起始像素点对应的列编号，终点信息可以是P个像素行各自对应的终止像素点对应的列编号。以该P个像素行中的某一像素行对应的起点信息和终点信息（b，c）为例，其中，b可以是该像素行的起始像素点对应的列编号，c可以是该像素行的终止像素点对应的列编号。

再次结合图5所示的第N帧图像，行编号为1的像素行对应的起点信息和终点信息为（2，4），行编号为2的像素行对应的起点信息和终点信息为（1，4），行编号为3的像素行对应的起点信息和终点信息为（2，5），行编号为4的像素行对应的起点信息和终点信息为（3，5），行编号为5的像素行对应的起点信息和终点信息为（3，6），行编号为6的像素行对应的起点信息和终点信息为（4，5）。

步骤53，基于P个像素行和P个像素行各自对应的起点信息和终点信息，确定第N帧图像对应的压缩数据。

本申请实施例提供的图像处理方法，通过首先确定第N帧图像中与连续待压缩目标对应的P个像素行，继而确定P个像素行各自对应的起点信息和终点信息的方式，减少了P个像素行各自对应的起点信息和终点信息之间的图像数据，然后基于P个像素行和P个像素行各自对应的起点信息和终点信息确定第N帧图像对应的压缩数据的方式，实现了基于M帧图像中的第N帧图像确定第N帧图像对应的压缩数据的目的。与现有技术对图像数据不进行压缩的方式相比，本申请实施例针对连续待压缩目标，减少了P个像素行各自对应的起点信息和终点信息之间的图像数据，从而减少了第N帧图像对应的图像数据，为图像数据的高效率传输提供了前提条件。

图6所示为本申请一示例性实施例提供的基于P个像素行和P个像素行各自对应的起点信息和终点信息，确定第N帧图像对应的压缩数据的流程示意图。在图4所示实施例基础上延伸出图6所示实施例，下面着重叙述图6所示实施例与图4所示实施例的不同之处，相同之处不再赘述。结合图5和图6举例说明基于P个像素行和P个像素行各自对应的起点信息和终点信息，确定第N帧图像对应的压缩数据的具体方法。

如图6所示，在本申请实施例提供的图像处理方法中，基于P个像素行和P个像素行各自对应的起点信息和终点信息，确定第N帧图像对应的压缩数据步骤，包括如下步骤。

步骤531，针对P个像素行中的每个像素行，基于像素行的行信息、像素行对应的起点信息和终点信息，确定像素行对应的压缩信息。

示例性地，以该P个像素行中的某一像素行对应的压缩信息（a，b，c）为例，其中，a可以是该像素行对应的行编号（即行信息）。

再次结合图5所示的第N帧图像，6个像素行各自对应的压缩信息依次为（1，2，4），（2，1，4），（3，2，5），（4，3，5），（5，3，6），（6，4，5）。

步骤532，基于P个像素行各自对应的压缩信息，确定第N帧图像对应的压缩数据。

示例性地，上述步骤531提及的6个像素行各自对应的压缩信息即第N帧图像对应的压缩数据。

本申请实施例提供的图像处理方法，通过确定P个像素行中的每个像素行对应的压缩信息，并基于P个像素行各自对应的压缩信息的方式，具体阐明了确定第N帧图像对应的压缩数据的方法。在本申请实施例中，第N帧图像对应的压缩数据包括像素行的行信息、像素行对应的起点信息和终点信息，提高了图像数据的准确性。

图7所示为本申请一示例性实施例提供的基于第N帧图像压缩M帧图像中的第N+1帧图像至第M帧图像，得到第N+1帧图像至第M帧图像各自对应的压缩数据的流程示意图。在图4所示实施例基础上延伸出图7所示实施例，下面着重叙述图7所示实施例与图4所示实施例的不同之处，相同之处不再赘述。结合图5和图7，以基于第N帧图像压缩第N+1帧图像，得到第N+1帧图像对应的压缩数据为例进行说明。

如图7所示，在本申请实施例提供的图像处理方法中，基于第N帧图像压缩M帧图像中的第N+1帧图像至第M帧图像，得到第N+1帧图像至第M帧图像各自对应的压缩数据步骤，包括如下步骤。

步骤61，确定第N+1帧图像中与连续待压缩目标对应的Q个像素行。

示例性地，在第N+1帧图像中，连续待压缩目标对应Q个像素行，其中，Q为正整数。结合图5所示的第N+1帧图像，该第N+1帧图像包括64个像素点，连续待压缩目标为图中阴影区域，则Q等于6，该第N+1帧图像中，连续待压缩目标对应6个像素行。

步骤62，基于P个像素行和Q个像素行之间的差异信息，确定第N+1帧图像对应的压缩数据。

示例性地，结合图5所示的差异信息，P个像素行和Q个像素行之间的差异信息为图中阴影区域，差异信息包括增加的信息和减少的信息。其中，水平阴影区域是Q个像素行相对于P个像素行增加的信息，竖直阴影区域是Q个像素行相对于P个像素行减少的信息。如图5所示的差异信息，Q个像素行相对于P个像素行，增加的信息为（4，2，2）和（5，1，2），减少的信息为（3，5，5），则第N+1帧图像对应的压缩数据为增加的信息（4，2，2）和（5，1，2）以及减少的信息（3，5，5）。

步骤63，针对第N+2帧图像至第M帧图像中的每帧图像，基于每帧图像与连续待压缩目标对应的像素行、每帧图像的前一帧图像与连续待压缩目标对应的像素行之间的差异信息，确定每帧图像对应的压缩数据。

可以理解，针对第N+2帧图像至第M帧图像中的每帧图像，确定每帧图像对应的压缩数据的方法同步骤61和步骤62提及的基于第N帧图像压缩第N+1帧图像，确定第N+1帧图像对应的压缩数据的方法，在此不再赘述。

本申请实施例提供的图像处理方法，通过首先确定第N+1帧图像中与连续待压缩目标对应的Q个像素行，继而基于P个像素行和Q个像素行之间的差异信息，确定第N+1帧图像对应的压缩数据的方式，减少了第N+1帧图像对应的图像数据，然后针对第N+2帧图像至第M帧图像中的每帧图像，基于每帧图像与连续待压缩目标对应的像素行、每帧图像的前一帧图像与连续待压缩目标对应的像素行之间的差异信息，确定每帧图像对应的压缩数据的方式，减少了第N+2帧图像至第M帧图像中的每帧图像对应的图像数据。与现有技术对图像数据不进行压缩的方式相比，本申请实施例基于每帧图像与前一帧图像之间的差异信息，得到了第N+1帧图像至第M帧图像各自对应的压缩数据，极大减少了待压缩医学图像序列对应的图像数据。

图8所示为本申请另一示例性实施例提供的基于M帧图像中的第N帧图像，确定第N帧图像对应的压缩数据的流程示意图。在图3所示实施例基础上延伸出图8所示实施例，下面着重叙述图8所示实施例与图3所示实施例的不同之处，相同之处不再赘述。图9所示为本申请另一示例性实施例提供的第N帧图像、第N+1帧图像和差异信息示意图。结合图8和图9举例说明基于M帧图像中的第N帧图像确定第N帧图像对应的压缩数据的具体方法。

如图8所示，在本申请实施例提供的图像处理方法中，待压缩目标包括区域离散的离散待压缩目标。具体地，基于M帧图像中的第N帧图像确定第N帧图像对应的压缩数据步骤，包括如下步骤。

步骤54，确定第N帧图像中与离散待压缩目标对应的R个像素点。

示例性地，区域离散的离散待压缩目标可以是人体骨骼，在第N帧图像中，离散待压缩目标对应R个像素点，其中，R为正整数。结合图9所示的第N帧图像，该第N帧图像包括64个像素点，离散待压缩目标为图中阴影区域，则R等于11，该第N帧图像中，离散待压缩目标对应11个像素点。

步骤55，确定R个像素点各自对应的坐标信息。

示例性地，再次结合图9所示的第N帧图像，第N帧图像的左端一列编号可以是64个像素点各自对应的行编号，第N帧图像的顶端一行编号可以是64个像素点各自对应的列编号。因此，步骤55提及的坐标信息可以是R个像素点各自对应的行编号和列编号。以该R个像素点中的某一像素点对应的坐标信息（m，n）为例，其中，m可以是该像素点对应的行编号，n可以是该像素点对应的列编号。

再次结合图9所示的第N帧图像，离散待压缩目标对应的11个像素点的坐标信息为（1，2），（1，4），（2，1），（2，4），（3，2），（3，5），（4，3），（5，3），（5，6），（6，4）和（6，5）。

步骤56，基于R个像素点各自对应的坐标信息，确定第N帧图像对应的压缩数据。

示例性地，步骤55提及的离散待压缩目标对应的11个像素点的坐标信息即第N帧图像对应的压缩数据。

本申请实施例提供的图像处理方法，通过首先确定第N帧图像中与离散待压缩目标对应的R个像素点，继而确定R个像素点各自对应的坐标信息的方式，减少了离散待压缩目标对应的图像数据，然后基于R个像素点各自对应的坐标信息，得到了第N帧图像对应的压缩数据，实现了基于M帧图像中的第N帧图像确定第N帧图像对应的压缩数据的目的。与现有技术对图像数据不进行压缩的方式相比，本申请实施例针对离散待压缩目标，减少了第N帧图像对应的图像数据，为图像数据的高效率传输提供了前提条件。

图10所示为本申请另一示例性实施例提供的基于第N帧图像压缩M帧图像中的第N+1帧图像至第M帧图像，得到第N+1帧图像至第M帧图像各自对应的压缩数据的流程示意图。在图8所示实施例基础上延伸出图10所示实施例，下面着重叙述图10所示实施例与图8所示实施例的不同之处，相同之处不再赘述。结合图9和图10，以基于第N帧图像压缩第N+1帧图像，得到第N+1帧图像对应的压缩数据为例进行说明。

如图10所示，在本申请实施例提供的图像处理方法中，基于第N帧图像压缩M帧图像中的第N+1帧图像至第M帧图像，得到第N+1帧图像至第M帧图像各自对应的压缩数据步骤，包括如下步骤。

步骤64，确定第N+1帧图像中与离散待压缩目标对应的S个像素点。

示例性地，在第N+1帧图像中，离散待压缩目标对应S个像素行，其中，S为正整数。结合图9所示的第N+1帧图像，该第N+1帧图像包括64个像素点，离散待压缩目标为图中阴影区域，则S等于12，该第N+1帧图像中，离散待压缩目标对应12个像素点。

步骤65，基于R个像素点和S个像素点之间的差异信息，确定第N+1帧图像对应的压缩数据。

示例性地，结合图9所示的差异信息，R个像素点和S个像素点之间的差异信息为图中阴影区域，差异信息包括增加的信息和减少的信息。其中，水平阴影区域可以是S个像素点相对于R个像素点增加的信息，竖直阴影区域可以是S个像素点相对于R个像素点减少的信息。如图9所示的差异信息，S个像素点相对于R个像素点，增加的信息为（3，4）、（4，5）和（5，5），减少的信息为（3，5）和（5，6），则第N+1帧图像对应的压缩数据为增加的信息（3，4）、（4，5）和（5，5）以及减少的信息（3，5）和（5，6）。

步骤66，针对第N+2帧图像至第M帧图像中的每帧图像，基于每帧图像与离散待压缩目标对应的像素点、每帧图像的前一帧图像与离散待压缩目标对应的像素点之间的差异信息，确定每帧图像对应的压缩数据。

可以理解，针对第N+2帧图像至第M帧图像中的每帧图像，确定每帧图像对应的压缩数据的方法同步骤64和步骤65提及的基于第N帧图像压缩第N+1帧图像，确定第N+1帧图像对应的压缩数据的方法，在此不再赘述。

在一些实施例中，待压缩医学图像序列中的待压缩目标可以包括连续待压缩目标和离散待压缩目标，则待压缩医学图像序列对应的图像压缩数据可以既包括连续待压缩目标对应的图像压缩数据，也包括离散待压缩目标对应的图像压缩数据。

本申请实施例提供的图像处理方法，通过首先确定第N+1帧图像中与离散待压缩目标对应的S个像素点，继而基于R个像素点和S个像素点之间的差异信息，确定第N+1帧图像对应的压缩数据的方式，减少了第N+1帧图像对应的图像数据，然后针对第N+2帧图像至第M帧图像中的每帧图像，基于每帧图像与离散待压缩目标对应的像素点、每帧图像的前一帧图像与离散待压缩目标对应的像素点之间的差异信息，确定每帧图像对应的压缩数据的方式，减少了第N+2帧图像至第M帧图像中的每帧图像对应的图像数据。与现有技术对图像数据不进行压缩的方式相比，本申请实施例基于每帧图像与前一帧图像之间的差异信息，得到了第N+1帧图像至第M帧图像各自对应的压缩数据，极大减少了待压缩医学图像序列对应的图像数据。

图11所示为本申请另一示例性实施例提供的图像处理方法的流程示意图。在图3所示实施例基础上延伸出图11所示实施例，下面着重叙述图11所示实施例与图3所示实施例的不同之处，相同之处不再赘述。

如图11所示，在本申请实施例提供的图像处理方法中，待压缩医学图像序列为包括Z帧图像的CT图像序列，其中，Z为大于或等于M的正整数。在确定待压缩医学图像序列中的待压缩目标对应的M帧图像步骤之前，本申请实施例提供的图像处理方法还包括如下步骤。

步骤10，确定Z帧图像各自对应的原始CT值信息。

示例性地，针对Z帧图像中的每帧图像，每帧图像包括X个像素点。针对该X个像素点中的每个像素点，基于每个像素点对应的原始CT值信息，确定每帧图像对应的原始CT值信息，从而基于每帧图像对应的原始CT值信息，确定Z帧图像各自对应的原始CT值信息。

示例性地，以待压缩目标为骨骼为例，骨骼对应的原始CT值信息可以是1000HU，以待压缩目标为组织为例，组织对应的原始CT值信息可以是-24HU，空气对应的原始CT值信息为-1000HU，水对应的原始CT值信息为0HU。

步骤20，基于预设最小CT阈值和预设最大CT阈值，对Z帧图像各自对应的原始CT值信息进行第一次CT值转换操作，得到Z帧图像各自对应的第一CT值信息。

示例性地，因医学图像中原始CT值信息小于-1024HU和/或大于3071HU的部分可以被视为非人体的组成部分，所以预设最小CT阈值可以是-1024HU，预设最大CT阈值可以是3071HU。

示例性地，对Z帧图像各自对应的原始CT值信息进行第一次CT值转化操作，得到Z帧图像各自对应的第一CT值信息，可以是针对小于-1024HU的原始CT值信息，将其视为-1024HU，也即小于-1024HU的原始CT值信息对应的第一CT值信息为-1024HU。也可以是针对大于3071HU的原始CT值信息，将其视为3071HU，也即大于3071HU的原始CT值信息对应的第一CT值信息为3071HU。

步骤30，基于预设附加CT阈值，对Z帧图像各自对应的第一CT值信息进行第二次CT值转换操作，得到Z帧图像各自对应的第二CT值信息。

示例性地，医学图像对应的数据以二进制的形式进行存储，本申请实施例提供的图像处理方法，将压缩数据限制为12位二进制（即预设附加CT阈值为0HU至4095HU）。

示例性地，为使Z帧图像各自对应的第一CT值信息满足预设附加CT阈值，对第一CT值信息进行第二次CT值转换操作，得到Z帧图像各自对应的第二CT值信息，可以是将第一CT值信息与1024HU加和，得到第一CT值信息对应的第二CT值信息。以待压缩目标为骨骼为例，骨骼对应的第二CT值信息可以是2024HU，以待压缩目标为组织为例，组织对应的第二CT值信息可以是1000HU，空气对应的第二CT值信息为24HU，水对应的第二CT值信息为1024HU。

图12所示为本申请一示例性实施例提供的12位二进制的示意图。如图12所示，在一些实施例中，也可以将12位二进制从右至左依次编号（第1位至第12位）。当待压缩目标对应的第二CT值信息在第11位和/或第12位出现1时，可以将该待压缩目标视为离散待压缩目标。例如待压缩目标为骨骼，骨骼对应的第二CT值信息可以是2024HU（在第11位出现1），此时可以将骨骼视为离散待压缩目标。

在一些实施例中，当待压缩目标对应的第二CT值信息在第8位至第10位中至少一位出现1时，可以将该待压缩目标视为连续待压缩目标。例如待压缩目标为组织，组织对应的第二CT值信息可以是1000HU（在第10位出现1），此时可以将组织视为连续待压缩目标。

需要说明的是，现有的医学图像数据存储形式以16位二进制为主，本申请实施例将16位二进制压缩至12位二进制，初步节省了25%的图像数据，另外，待压缩医学图像序列采用上述任一实施例提及的图像处理方法，进一步节省了25%的图像数据，共计节省50%的图像数据，极大提高了图像传输的效率。

图13所示为本申请一示例性实施例提供的图像存储方法的流程示意图。如图13所示，本申请实施例提供的图像存储方法包括如下步骤。

步骤80，确定待压缩医学图像序列对应的图像压缩数据。

具体地，图像压缩数据基于上述任一实施例提及的图像处理方法得到。

步骤90，基于图像压缩数据存储待压缩医学图像序列。

本申请实施例提供的图像存储方法，通过确定待压缩医学图像序列对应的图像压缩数据，继而基于图像压缩数据存储待压缩医学图像序列的方式，极大节省了待压缩医学图像序列对应的存储空间。

上文结合图3至图13，详细描述了本申请的方法实施例，下面结合图14和图15，详细描述本申请的装置实施例。应理解，方法实施例的描述与装置实施例的描述相互对应，因此，未详细描述的部分可以参见前面方法实施例。

图14所示为本申请一示例性实施例提供的图像处理装置的结构示意图。如图14所示，本申请实施例提供的图像处理装置包括：

第一确定模块400，用于确定待压缩医学图像序列中的待压缩目标对应的M帧图像。

第二确定模块500，用于基于M帧图像中的第N帧图像，确定第N帧图像对应的压缩数据。

压缩模块600，用于基于第N帧图像压缩M帧图像中的第N+1帧图像至第M帧图像，得到第N+1帧图像至第M帧图像各自对应的压缩数据。

第三确定模块700，用于基于第N帧图像至第M帧图像各自对应的压缩数据，确定待压缩医学图像序列对应的图像压缩数据。

在本申请一实施例中，第二确定模块500，还用于确定第N帧图像中与连续待压缩目标对应的P个像素行，其中，P为正整数；确定P个像素行各自对应的起点信息和终点信息；基于P个像素行和P个像素行各自对应的起点信息和终点信息，确定第N帧图像对应的压缩数据。

在本申请一实施例中，第二确定模块500，还用于针对P个像素行中的每个像素行，基于像素行的行信息、像素行对应的起点信息和终点信息，确定像素行对应的压缩信息；基于P个像素行各自对应的压缩信息，确定第N帧图像对应的压缩数据。

在本申请一实施例中，第二确定模块500，还用于确定第N帧图像中与离散待压缩目标对应的R个像素点，其中，R为正整数；确定R个像素点各自对应的坐标信息；基于R个像素点各自对应的坐标信息，确定第N帧图像对应的压缩数据。

在本申请一实施例中，压缩模块600，还用于确定第N+1帧图像中与连续待压缩目标对应的Q个像素行，其中，Q为正整数；基于P个像素行和Q个像素行之间的差异信息，确定第N+1帧图像对应的压缩数据；针对第N+2帧图像至第M帧图像中的每帧图像，基于每帧图像与连续待压缩目标对应的像素行、每帧图像的前一帧图像与连续待压缩目标对应的像素行之间的差异信息，确定每帧图像对应的压缩数据。

在本申请一实施例中，压缩模块600，还用于确定第N+1帧图像中与离散待压缩目标对应的S个像素点，其中，S为正整数；基于R个像素点和S个像素点之间的差异信息，确定第N+1帧图像对应的压缩数据；针对第N+2帧图像至第M帧图像中的每帧图像，基于每帧图像与离散待压缩目标对应的像素点、每帧图像的前一帧图像与离散待压缩目标对应的像素点之间的差异信息，确定每帧图像对应的压缩数据。

图15所示为本申请一示例性实施例提供的图像存储装置的结构示意图。如图15所示，本申请实施例提供的图像存储装置包括：

图像压缩数据确定模块800，用于确定待压缩医学图像序列对应的图像压缩数据。

具体地，图像压缩数据基于上述任一实施例提及的图像处理方法得到。

存储模块900，用于基于图像压缩数据存储待压缩医学图像序列。

下面，参考图16来描述根据本申请实施例的电子设备。图16所示为本申请一示例性实施例提供的电子设备的结构示意图。

如图16所示，电子设备50包括一个或多个处理器501和存储器502。

处理器501可以是中央处理单元（Central Processing Unit，CPU）或者具有数据处理能力和/或指令执行能力的其他形式的处理单元，并且可以控制电子设备50中的其他组件以执行期望的功能。

存储器502可以包括一个或多个计算机程序产品，计算机程序产品可以包括各种形式的计算机可读存储介质，例如易失性存储器和/或非易失性存储器。易失性存储器例如可以包括随机存取存储器（Random Access Memory，RAM）和/或高速缓冲存储器（cache）等。非易失性存储器例如可以包括只读存储器（Read-Only Memory，ROM）、硬盘、闪存等。在计算机可读存储介质上可以存储一个或多个计算机程序指令，处理器501可以运行程序指令，以实现上文提及的本申请的各个实施例的图像处理方法和/或图像存储方法以及/或者其他期望的功能。在计算机可读存储介质中还可以存储诸如待压缩医学图像序列等各种内容。

在一个示例中，电子设备50还可以包括：输入装置503和输出装置504，这些组件通过总线系统和/或其他形式的连接机构（未示出）互连。

该输入装置503可以包括例如键盘、鼠标等等。

该输出装置504可以向外部输出各种信息，包括差异信息等。该输出装置504可以包括例如显示器、扬声器、打印机、以及通信网络及其所连接的远程输出设备等等。

当然，为了简化，图16中仅示出了该电子设备50中与本申请有关的组件中的一些，省略了诸如总线、输入/输出接口等等的组件。除此之外，根据具体应用情况，电子设备50还可以包括任何其他适当的组件。

除了上述方法和设备以外，本申请的实施例还可以是计算机程序产品，其包括计算机程序指令，计算机程序指令在被处理器运行时使得处理器执行本说明书上述描述的根据本申请各种实施例的图像处理方法和/或图像存储方法中的步骤。

计算机程序产品可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本申请实施例操作的程序代码，程序设计语言包括面向对象的程序设计语言，诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言，诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。

此外，本申请的实施例还可以是计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，计算机程序指令在被处理器运行时使得处理器执行本说明书上述描述的根据本申请各种实施例的图像处理方法和/或图像存储方法中的步骤。

计算机可读存储介质可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以包括但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子（非穷举的列表）包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、可擦式可编程只读存储器（Erasable Programmable Read-OnlyMemory，EPROM或闪存）、光纤、便携式紧凑盘只读存储器（Compact Disc Read-OnlyMemory，CD-ROM）、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。

以上结合具体实施例描述了本申请的基本原理，但是，需要指出的是，在本申请中提及的优点、优势、效果等仅是示例而非限制，不能认为这些优点、优势、效果等是本申请的各个实施例必须具备的。另外，上述公开的具体细节仅是为了示例的作用和便于理解的作用，而非限制，上述细节并不限制本申请为必须采用上述具体的细节来实现。

本申请中涉及的器件、装置、设备、系统的方框图仅作为例示性的例子并且不意图要求或暗示必须按照方框图示出的方式进行连接、布置、配置。如本领域技术人员将认识到的，可以按任意方式连接、布置、配置这些器件、装置、设备、系统。诸如“包括”、“包含”、“具有”等等的词语是开放性词汇，指“包括但不限于”，且可与其互换使用。这里所使用的词汇“或”和“和”指词汇“和/或”，且可与其互换使用，除非上下文明确指示不是如此。这里所使用的词汇“诸如”指词组“诸如但不限于”，且可与其互换使用。

还需要指出的是，在本申请的装置、设备和方法中，各部件或各步骤是可以分解和/或重新组合的。这些分解和/或重新组合应视为本申请的等效方案。

提供所公开的方面的以上描述以使本领域的任何技术人员能够做出或者使用本申请。对这些方面的各种修改对于本领域技术人员而言是非常显而易见的，并且在此定义的一般原理可以应用于其他方面而不脱离本申请的范围。因此，本申请不意图被限制到在此示出的方面，而是按照与在此公开的原理和新颖的特征一致的最宽范围。

为了例示和描述的目的已经给出了以上描述。此外，此描述不意图将本申请的实施例限制到在此公开的形式。尽管以上已经讨论了多个示例方面和实施例，但是本领域技术人员将认识到其某些变型、修改、改变、添加和子组合。