摘要
本发明提出了一种基于改进生成对抗网络的肠镜图像增强方法,涉及图像数据处理领域。本发明提出了肠镜图像数据处理流程,包括获取肠镜图像数据、构建生成器、构建判别器、构建肠镜图像增强模型和获得肠镜增强图像,其中生成器基于ResUNet的编码器‑解码器结构,结合双分支注意力机制,提取肠镜图像的多尺度特征,通过融合不同尺度的特征增强图像关键区域的特征,生成增强后的肠镜图像;其中判别器由多层卷积组成,结合特定的损失函数评估生成图像的增强效果,并通过反馈机制引导生成器生成高质量的肠镜增强图像。
技术关键词
肠镜
图像增强模型
图像增强方法
生成对抗网络
编码器
分支
注意力机制
通道
输出特征
图像数据处理
解码器结构
多层感知器
Sigmoid函数
参数
多层感知机
元素
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融合语义信息
稀疏深度图
激光雷达
雷达点云数据
稠密深度图
组合定位方法
多传感器协同
无迹卡尔曼滤波
电机编码器
电机传感器