摘要
一种基于CNN‑Mamba混合架构Diffusion的眼底图像增强方法和装置,属于图像增强领域,其方法包括:获取眼底图像,并对眼底图像进行预处理;使用高频提取器提取高频信息;将眼底图像和高频信息合并输入到模型,得到增强的眼底图像结果。本发明在原有Diffusion模型架构上。设计了CNN‑Mamba混合结构,使用高频提取器分离眼底图像的高频和低频分量,并生成步骤中将高频信息与眼底图像合并输入到模型中。为眼科研究提供了高质量的眼底图像。
技术关键词
眼底图像增强方法
高频特征
图像块
混合网络结构
图像增强装置
阶段
损失函数优化
状态空间模型
解码器结构
高斯核函数
多层感知机
图像缩放
序列特征
线性
混合结构
生成特征
编码器
数据分布
系统为您推荐了相关专利信息
细粒度图像分类方法
细粒度特征
注意力
校正模块
编码高分辨率图像
评分方法
计算机程序指令
评测方法
文本
统计特征
编码器
多头注意力机制
图像块
图像分类模型
图像分割