一种基于深度学习的B超图像增强处理方法

本发明提供了一种基于深度学习的B超图像增强处理方法，属于图像增强领域。该方法包括多个关键模块：特征预处理模块提取B超图像中的重要特征，增强关键信息区域，同时减少冗余和噪声；特征提取模块通过结合卷积操作和自注意力机制，进一步提取图像中的局部和全局特征，提升图像的细节和全局结构；特征变换模块使用卷积和激活函数对特征图进行处理，优化图像的对比度和细节，确保细节部分得到精准恢复；该方法能够在低分辨率图像中恢复关键信息，增强图像细节，提升图像质量，适用于医学影像分析中对B超图像质量和精度要求高的场景。