摘要
本发明提供一种基于图像增强的消化道炎症识别方法及系统,涉及图像识别技术领域,包括获取目标对象的多视图消化道图像,通过预先构建的图像增强模型对图像预处理后的多视图消化道图像进行图像增强,得到增强消化道图像;将所述增强消化道图像输入预先构建的多尺度注意力增强模型,提取所述增强消化道图像的多尺度增强特征图,为所述多尺度增强特征图分别进行自适应平均池化和自适应最大池化,得到多个多尺度特征向量;分别为不同尺度的特征向量分配对应的特征权重,结合各个尺度的特征向量对应的特征权重,将不同尺度的特征向量进行特征融合,得到融合特征,并根据所述多尺度注意力增强模型中的分类器,确定所述多视图消化道图像中的炎症区域。
技术关键词
图像增强模型
多尺度
炎症识别方法
局部图像特征
分类器
输出特征
融合特征
编码器
解码器
残差学习
区域生长算法
像素点
计算机程序指令
卷积特征
通道注意力机制
语义特征
系统为您推荐了相关专利信息
视觉识别技术
缺陷检测系统
交互式平台
定位缺陷位置
在线学习机制
情绪识别方法
情绪识别模型
特征提取模块
多模态
融合特征
实体关系数据
文本
知识图谱构建
解码器结构
关系抽取模型
城市功能区识别方法
多源特征融合
分布特征
夜间灯光影像
夜间灯光卫星影像