一种基于特征融合的图像处理方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于特征融合的图像处理方法及系统，应用于图像智能处理技术领域，方法包括：形成预处理图像；提取GLCM特征图；提取第一特征和第二特征；形成第一交叉投影特征和第二交叉投影特征；对第一交叉投影特征和第二交叉投影特征进行特征融合形成具有融合特征的图像。本发明专利技术有效缓解在基于深度学习的医学图像处理中面临的数据集较小、DRR影像成像情况复杂的问题，改善了传统卷积神经网络在提取特征时的局部信息感受能力，平滑模型的损失景观，提高模型的特征提取能力，抗噪能力，较好的应对医学图像数据集样本不均衡的问题、样本少的问题，拥有较好的泛化能力。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像智能处理技术，具体涉及一种基于特征融合的图像处理方法及系统。

技术介绍

1、图像特征是指图像中能够表征图像内容的信息，这些信息可以是图像的局部或全局属性，如颜色分布、纹理模式、形状轮廓等。图像特征提取的目的是将这些信息以数学形式表示出来，形成特征向量或特征描述子，以便于计算机进行处理和分析。医学影像在进行特征提取时，可靠数据集较小，对模型结构、优化算法的选择有要求，同时采集到的医学图像会经常附带噪声，使得纹理难以捕捉，容易造成模型过拟合。

技术实现思路

1、为了至少克服现有技术中的上述不足，本申请的目的在于提供一种基于特征融合的图像处理方法及系统。

2、第一方面，本申请提供了一种基于特征融合的图像处理方法，包括：

3、对目标图像进行预处理，形成预处理图像；

4、从所述预处理图像中提取多个glcm特征图；

5、提取所述glcm特征图的纹理特征形成第一特征，并提取所述预处理图像的cnn特征作为第二特征；

6、对所述第一特征进行交叉投影形本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于特征融合的图像处理方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于特征融合的图像处理方法，其特征在于，从所述预处理图像中提取多个GLCM特征图包括：

3.根据权利要求1所述的一种基于特征融合的图像处理方法，其特征在于，第一特征和第二特征的生成包括：

4.根据权利要求3所述的一种基于特征融合的图像处理方法，其特征在于，所述多头多尺度自注意力计算包括多个多尺度自注意力计算；

5.根据权利要求4所述的一种基于特征融合的图像处理方法，其特征在于，所述多尺度自注意力计算根据下式进行：

6.根据权利要求3所述的一种基于...

【技术特征摘要】

1.一种基于特征融合的图像处理方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于特征融合的图像处理方法，其特征在于，从所述预处理图像中提取多个glcm特征图包括：

3.根据权利要求1所述的一种基于特征融合的图像处理方法，其特征在于，第一特征和第二特征的生成包括：

4.根据权利要求3所述的一种基于特征融合的图像处理方法，其特征在于，所述多头多尺度自注意力计算包括多个多尺度自注意力计算；

5.根据权利要求4所述的一种基于特征融合的图像处理方法，其特征在于，所述多尺度自注意力计算根据下式进行：

6.根据权利要求3所...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴江，伍东升，廖志武，胡绍湘，程永忠，林征东，江华洲，郭海峰，姚帅墨，
申请(专利权)人：四川大学华西医院，
类型：发明
国别省市：