一种基于Swin-UMamba的煤矿图像分割算法

本发明公开了一种基于Swin‑UMamba的煤矿图像分割算法，涉及计算机视觉技术领域。本发明通过将双分支暗光增强、Swin‑UMamba架构的自适应多尺度特征提取以及三通道并行处理(小波模块、空间金字塔、通道注意力)的设计相结合，并辅以多损失函数的综合优化，进而获得一个煤矿图像分割模型，所提出的煤矿图像分割模型在煤矿低光照环境下的图像分割任务中表现出卓越的性能，这一方法不仅显著提升了分割的准确性和边界清晰度，还增强了模型在复杂环境中的适应性和鲁棒性，为煤矿安全监控与管理提供了有力的技术支持。