【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理领域，具体地，涉及一种基于多源域低频融合的图像分割方法及装置。
技术介绍
1、随着计算机视觉和人工智能技术的发展，在医学图像分析领域中，研究者们综合了医学影像处理、人工智能等学科领域的知识对医学图像进行分析处理，以协助医生对临床图像进行高效准确的判读。语义分割为图像中的每个像素分配语义标签，是计算机视觉的基本研究任务之一。其中，医学图像分割是将医学图像中有特殊意义的部位分割出来，可以更准确地了解图像中对象的形状、大小、位置等信息，为医学诊断提供重要的支持。
2、但是在真实的环境中，医学图像往往来源于不同的医疗机构，由于扫描设备和目标的不同，这些图像在视野和外观上存在显著差异。这种差异产生了在源域数据(训练数据集)和目标域数据(测试数据集)之间的转换问题，进而影响了模型的性能表现。此外，医学图像的标注工作通常需要具备专业知识的专家参与，这不仅耗时耗力，而且成本高昂。
技术实现思路
1、为了解决现有技术中存在的上述问题，本专利技术提供了一种基于多源域低频融合的...
【技术保护点】
1.一种基于多源域低频融合的图像分割方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于多源域低频融合的图像分割方法，其特征在于，预先训练的所述图像分割网络的训练过程包括：
3.根据权利要求2所述的基于多源域低频融合的图像分割方法，其特征在于，所述总损失函数可以表示如下：
4.根据权利要求2所述的基于多源域低频融合的图像分割方法，其特征在于，在将源域数据和重建源域数据输入所述图像分割网络，得到所述源域数据对应的第一图像分割结果和所述重建源域数据对应的第二图像分割结果之前，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述...
【技术特征摘要】
1.一种基于多源域低频融合的图像分割方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于多源域低频融合的图像分割方法，其特征在于，预先训练的所述图像分割网络的训练过程包括：
3.根据权利要求2所述的基于多源域低频融合的图像分割方法，其特征在于，所述总损失函数可以表示如下：
4.根据权利要求2所述的基于多源域低频融合的图像分割方法，其特征在于，在将源域数据和重建源域数据输入所述图像分割网络，得到所述源域数据对应的第一图像分割结果和所述重建源域数据对应的第二图像分割结果之前，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的基于多源域低频融合的图像分割方法，其特征在于，所述对源域图像和目标域图像进行重建，得到重建源域图像和重建目标域图像包括：
<...【专利技术属性】
技术研发人员：张振熙，周峰，马建昆，石晓然，谭浩月，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：
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