一种用于肾脏高光谱图像密度分割的方法及系统

本公开提出了一种用于肾脏高光谱图像密度分割的方法及系统，涉及图像处理技术领域。方法包括：获取高光谱其他样本图像和待分割样本图像，训练初步分割模型和生成对抗网络；初步分割模型用于基于有标签数据的特征性光谱特征，提取待分割样本图像的增强特征；将训练好的初步分割模型作为生成对抗网络的生成器，生成对抗网络用于生成无标签样本的分割预测标签，并判别分割预测标签的真伪；将待分割图像输入至训练好的半监督学习模型，得到密度分割结果。通过计算样本特征和待分割图像之间的距离，从而有效捕捉待分割图像的特征；通过对无标签样本进行变换拼接，扩充样本集，提高网络的特征提取能力，从而提高分类精度。