一种基于MTransUnet的细胞图像语义分割方法及系统

本发明属于图像处理技术领域，公开了一种基于MTransUnet的细胞图像语义分割方法及系统，聚焦于细胞图像分割难题。鉴于Unet网络在处理此类图像时存在全局信息提取不足、长距离依赖关系处理欠佳、易受噪声和未染色细胞干扰等问题，本发明提出MTransUnet模型。该模型在Unet架构基础上，引入MCCT(多尺度通道交叉融合Transformer)，增强对全局和长距离信息的感知。同时融入GAM注意力机制，进一步提升特征筛选和聚焦能力，精准捕捉关键细胞特征。通过双边滤波去除图像噪声、运用归一化操作消除未染色细胞干扰，本发明有效提升了细胞图像的分割效果，为医学细胞图像分析提供了有力的技术支持。