化学结构图像的提取方法、装置、存储介质及电子设备与流程

技术特征：
1.一种化学结构图像的提取方法，其特征在于，包括：获取原始图像，其中，所述原始图像中包含有n个化学结构式；确定所述原始图像中每个像素的属性信息；基于所述属性信息以及所述原始图像提取n张化学结构图像，其中，每张所述化学结构图像中包含一个化学结构式。2.根据权利要求1所述的提取方法，其特征在于，所述确定所述原始图像中每个像素的属性信息，包括：通过预测算法，确定每个所述像素属于化学结构式像素的概率值及其所属化学结构式的类别；将大于预设阈值的概率值对应的像素标记为第一标识，以及将小于或等于所述预设阈值的概率值对应的像素标记为第二标识，其中，所述第一标识表征该像素属于化学结构式像素及所述类别，所述第二标识表征该像素属于非化学结构式像素；基于所述第一标识和所述第二标识确定所述属性信息。3.根据权利要求2所述的提取方法，其特征在于，所述基于所述第一标识和所述第二标识确定所述属性信息，包括：将相邻的第一标识确定为一个标识数组；基于所述标识数组、所述标识数组的数量以及所述第二标识生成属性矩阵，该属性矩阵用于表征所述原始图像的属性信息。4.根据权利要求3所述的提取方法，其特征在于，所述属性矩阵的维数与所述原始图像中化学结构式的个数相同，所述属性矩阵的每一维数据中包含一个所述标识数组。5.根据权利要求3所述的提取方法，其特征在于，所述基于所述属性信息以及所述原始图像提取n张化学结构图像，包括：针对所述属性矩阵的每一维数据，生成一张所述化学结构图像。6.根据权利要求5所述的提取方法，其特征在于，所述针对所述属性矩阵的每一维数据，生成一张所述化学结构图像，包括：针对每一维数据，从所述原始图像中提取所述第一标识对应的原始像素值；利用所述原始像素值和预设的背景像素值生成一张所述化学结构图像。7.根据权利要求1-6中任一所述的提取方法，其特征在于，每张所述化学结构图像的尺寸与所述原始图像的尺寸相同。8.一种化学结构图像的提取装置，其特征在于，包括：获取模块，其配置为获取原始图像，其中，所述原始图像中包含有n个化学结构式；确定模块，其配置为确定所述原始图像中每个像素的属性信息；提取模块，其配置为基于所述属性信息以及所述原始图像提取n张化学结构图像，其中，每张所述化学结构图像中包含一个化学结构式。9.一种存储介质，其特征在于，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行如下步骤：获取原始图像，其中，所述原始图像中包含有n个化学结构式；确定所述原始图像中每个像素的属性信息；基于所述属性信息以及所述原始图像提取n张化学结构图像，其中，每张所述化学结构
图像中包含一个化学结构式。10.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器和存储器，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如下步骤：获取原始图像，其中，所述原始图像中包含有n个化学结构式；确定所述原始图像中每个像素的属性信息；基于所述属性信息以及所述原始图像提取n张化学结构图像，其中，每张所述化学结构图像中包含一个化学结构式。

技术总结
本公开提供了化学结构图像的提取方法、装置、存储介质及电子设备，提取方法包括：获取原始图像，其中，原始图像中包含有N个化学结构式；确定原始图像中每个像素的属性信息；基于属性信息以及原始图像提取N张化学结构图像，其中，每张化学结构图像中包含一个化学结构式。相较于现有技术中基于规则的方法以及基于机器学习的方法，本公开通过原始图像中每个像素的属性信息提取每个化学结构式对应的化学结构图像，提高了提取精度和提取效率，能够有效去除化学结构图像中的噪音数据，进而提高基于化学结构图像进行化学式识别的准确度。于化学结构图像进行化学式识别的准确度。于化学结构图像进行化学式识别的准确度。


技术研发人员：刘小红 肖红忠 李召军 钮振江 费超远 刘刚娣 郑明月 陆晓杰
受保护的技术使用者：上海阿尔脉生物科技有限公司
技术研发日：2021.12.20
技术公布日：2022/3/25