一种多维特征融合的多光谱舌象特征提取及分类方法

本申请公开了一种多维特征融合多光谱舌象特征提取及分类方法，属于医学图像处理领域，旨在解决现有舌象分析中面临的图像数据和光谱数据融合不充分、特征提取效果差的问题，本方法采用K‑means分割算法进行舌体区域提取，确保图像和光谱数据的质量，并通过弹性配准技术对不同波段的图像进行空间对齐，解决了外界因素造成的空间位置偏移问题；采用改进的HiFuse网络的多尺度特征融合架构，将2DCNN提取的多层空间特征与MLP提取的光谱特征进行融合；优化了图像数据和光谱数据的互补性，提高了数据融合的准确性；最后，融合后的多模态特征输入Transformer模块进行全局建模，进一步提升了分类精度。