摘要
本公开涉及图像分割技术领域,提出了一种手背静脉自动采集装置、手背静脉分割方法及系统,包括如下步骤:将预处理后的手背静脉图像基于多尺度自注意机制的生成对抗网络进行图像分割识别,基于多尺度自注意机制的生成对抗网络包括生成器和鉴别器,生成器包括多层编码器和解码器,每层编码器后端依次连接多尺度注意力模块以及解码器;多尺度注意力模块的输入包括编码前的原始图像,通过编码器编码后的特征,以及将上一级的解码器输出的高级特征图进行上采样获得的门控信号。本公开采用基于多尺度自注意机制的生成对抗网络具备较高的运算效率和实时性,可以保证在实际应用中能够快速准确地完成血管识别与分割。
技术关键词
手背静脉图像
多尺度
分割方法
自动采集装置
解码器
图像分割识别
编码器
无监督学习
注意力
生成对抗网络模型
直方图均衡化
上采样
图像传感器
机制
伽马校正
对比度
红外光源
系统为您推荐了相关专利信息
干涉条纹
光学元件
分光棱镜
成像探测器
建立神经网络模型
缺陷诊断方法
模态特征
注意力
分支
多尺度特征提取
混凝土表面裂缝
轮廓数据
多尺度形态学
边缘检测算法
多光谱传感器
外观缺陷检测方法
避雷器
注意力机制
多尺度特征
外观缺陷检测装置
特征融合网络
实例分割方法
深度图
建筑屋顶
三维模型