基于动态频谱变换的多支路特征融合的书脊分割方法

本发明提供了一种基于动态频谱变换的多支路特征融合的书脊分割方法，包括：主支路使用MobileNetV2作为特征提取网络，提取书脊图像的语义特征；将提取的特征送入特征分离模块，将高频特征和低频特征进行融合得到书脊特征；使用动态频谱变换模块(Dynamic Spectrum Transformation,DST)对书脊图像进行频域增强处理，得到改进的书脊图像特征；将高频特征、低频特征、高低频融合特征与改进的书脊特征进行拼接，得到书脊特征；引入可变形特征注意力模块(Deformable Feature Attention Mechanism，DFAM)得到具备捕捉细长型物体能力的浅层特征和深层特征；步骤6：将动态频谱变换支路和主支路结合，构建多支路特征融合的分割网络，并将浅层特征和深层特征进一步进行融合，从而提高分割的精度和对复杂场景的适应性。