摘要
本发明涉及图像处理技术领域,提供了基于双分支网络架构的图像分割方法、系统、介质及设备,包括:对于待分割图像,通过边缘检测和纹理分析衡量待分割图像的复杂度,分配扩散模型的去噪步长后,提取语义特征;对待分割图像进行随机遮挡和模糊处理后,通过掩码自编码模型,提取得到局部特征和全局特征,通过多尺度特征融合,得到融合特征;将语义特征和融合特征进行配对,计算配对的两个特征之间的相似度,生成注意力权重,基于注意力权重对配对特征进行融合后,对待分割图像进行分割。在分割精度、病灶边界的细节提取以及对多尺度病灶的捕捉能力上有显著提升,适应了医学图像中不同尺度和复杂背景的挑战。
技术关键词
双分支网络
图像分割方法
多尺度特征融合
融合特征
语义特征
复杂度
注意力
边缘检测
特征提取模块
图像分割系统
编码器
可读存储介质
纹理
图像块
图像获取模块
图像处理技术
处理器
系统为您推荐了相关专利信息
序列异常检测方法
日志
样本
BERT模型
预训练语言模型
计算机视觉
识别系统
长短期记忆网络
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医学图像数据
深度学习模型
多尺度特征融合
通用图像格式