一种基于扩散模型的疟原虫类别识别方法及系统

本发明公开了一种基于扩散模型的疟原虫类别识别方法及系统，涉及图像处理技术领域，方法包括：收集显微镜下所有的疟原虫图像，并进行预处理，构建疟原虫图像数据库；以U‑net网络为基准架构，构建扩散模型，重新生成高质量疟原虫图像，形成高质量疟原虫图像数据库；根据疟原虫的类别，对高质量疟原虫图像进行分类，并根据每个类别的图像数量，划分少数类和正常类，再通过合成少数类过采样技术，对少数类生成新样本；构建预设的动态查询Transformer网络，进行特征提取和数量识别，输出各疟原虫图像中各类别疟原虫的数量，本发明解决了现有技术中疟原虫图像质量数量不足且忽视类别差异，导致模型识别精度低、分类不精准的问题。