摘要
本发明提出了一种基于扩散模型的病理切片图像超分辨率方法,涉及图像超分辨率领域。该方法包括:获取病理切片图像,对病理切片图像分割,采用混合特征提取模块,通过结合全局注意力机制和局部卷积,提取病理切片图像的全局和局部特征,采用扩散变换器网络,通过结合扩散模型和ViT网络,在加噪与去噪过程中增强病理切片图像的特征,采用特征融合模块,利用多尺度卷积核和卷积注意力机制,生成病理切片超分辨率图像。
技术关键词
病理切片图像
混合特征提取
超分辨率方法
超分辨率模型
变换器
多头注意力机制
分支
输出特征
模块
图像块
图像超分辨率
噪声
前馈神经网络
全局平均池化
多层感知器
多层感知机
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跨度
命名实体识别模型
文本
识别方法
双向变换器
图像生成神经网络
超分辨率方法
文本
小波域
平稳小波变换
蚂蚁
双有源桥变换器
蚁狮算法
参数优化方法
高频变压器
智能评估方法
隧道工作面
隧道围岩
工作面围岩
软弱夹层
并网逆变器控制
逆变器控制方法
分数阶微积分
逆变器控制装置
电流