龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
摘要：本发明涉及图像分割领域，提出了一种基于细节复原网络的息肉图像分割方法及系统，通过设计一种细节复原网络，包括细节增强模块、特征无缝集成模块、选择性特征聚合模块，细节增强模块保留了低级别特征中的丰富细节信息，增强了细节特征，进一步的提高了分割的准确性，特征无缝集成模块进行了高级别语义信息的补充，避免了语义间隙引起的特征错位，进一步的提高了分割的准确性，选择性特征聚合模块，获取了细节特征权重和高级语义特征权重，以动态调整对细节特征和高级语义特征的强调，本发明极大地提高了息肉图像分割的准确性。
主权项：1.一种基于细节复原网络的息肉图像分割方法，其特征在于，包括：获取目标息肉图像并进行预处理，将预处理后的所述息肉图像输入细节复原网络，所述细节复原网络包括基础特征提取模块、细节增强模块、特征无缝集成模块和选择性特征聚合模块；所述基础特征提取模块根据特征级别对所述息肉图像进行特征提取，以获取多个特征级别的基础特征，所述基础特征包括低级别基础特征、中级别基础特征和高级别基础特征，再根据所述基础特征生成引导映射；所述细节增强模块根据所述基础特征进行感受野增强，以获取感受野增强特征，再根据所述引导映射进行细节增强，以获取细节增强特征，所述细节增强包括前景加权细节增强和背景加权细节增强；所述特征无缝集成模块根据所述细节增强特征对多个特征级别的所述基础特征进行边界注意力增强处理，以获取多个特征级别的边界注意力增强特征，再根据特征级别的次第顺序将所述边界注意力增强特征进行级联融合，以获取无缝集成特征；所述选择性特征聚合模块将细节增强特征和无缝集成特征聚合后，获取细节特征权重和高级语义特征权重，再根据所述细节特征权重和高级语义特征权重分别对细节增强特征和无缝集成特征进行加权增强，以获取最终分割结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江西师范大学 一种基于细节复原网络的息肉图像分割方法及系统
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号