一种集成注意力机制的多尺度图像处理方法技术

本发明专利技术公开了一种集成注意力机制的多尺度图像处理方法，属于图像处理技术领域。本发明专利技术包括如下步骤：首先，输入原始图像，利用编码器生成层次化特征图，以提取相应的特征图信息；其次，将编码器生成的特征集合传输至多尺度特征融合(SDI)模块进行提炼，增强特征表达能力；然后，将提炼好的特征图输入注意力(ResGAM)模块，进一步提升模型的特征表达能力和决策准确性，从而提取全新的特征图信息；最后，将提取到的特征信息传输至解码器得出输出图。本发明专利技术有效提高了模型的泛化能力和鲁棒性，为图像特征信息的提取提供了创新的解决方法。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于图像处理，具体涉及一种集成注意力机制的多尺度图像处理方法。

技术介绍

1、在图像处理
，随着深度学习的快速发展，越来越多的研究者关注如何有效提取和利用图像中的特征信息。传统的图像处理方法往往依赖于手工设计的特征，难以应对复杂场景和多样化的输入数据。为了解决这一问题，研究人员引入了多尺度特征融合模块，通过同时处理不同尺度的特征，从而获得更全面的图像信息。这种方法不仅可以捕捉到图像中的细节特征，还能有效整合全局上下文信息，显著提升模型的表现。

2、同时，注意力机制的引入进一步增强了特征提取的能力。通过动态调整特征权重，注意力模块能够自动关注图像中最重要的部分，抑制不相关的信息。这种机制使得模型在处理复杂场景时，能够更好地聚焦于关键特征，提升了目标检测、图像分割等任务的准确性。结合多尺度特征融合与注意力机制的优势，现代图像处理系统在精度、鲁棒性和效率上都有了显著提升，为各种应用场景(如医学影像分析、自动驾驶视觉系统等)提供了强大的技术支持。

3、本专利技术提出来一种新的特征提取方法，能同时捕捉不同尺度的特征，确保细节与本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种集成注意力机制的多尺度图像处理方法，其特征在于，所述的一种集成注意力机制的多尺度图像处理方法包括如下步骤：

2.如权利要求1中所述的方法，其特征在于，所述的步骤一具体为：将ISIC 2017数据集的70％划分为训练集，30％划分为测试集，并采用U-Netv2作为特征提取网络，对训练图片进行训练，以生成层次化特征图并提取特征信息。

3.如权利要求1中所述的方法，其特征在于，所述的步骤二具体为：将提取到的层次化特征分别输入多尺度特征融合(SDI)模块进行语义和细节的注入，它首先对于每个层级进行局部和全局信息加权处理，使特征图能够整合局部空间信息和全局通道信息，...

【技术特征摘要】

1.一种集成注意力机制的多尺度图像处理方法，其特征在于，所述的一种集成注意力机制的多尺度图像处理方法包括如下步骤：

2.如权利要求1中所述的方法，其特征在于，所述的步骤一具体为：将isic 2017数据集的70％划分为训练集，30％划分为测试集，并采用u-netv2作为特征提取网络，对训练图片进行训练，以生成层次化特征图并提取特征信息。

3.如权利要求1中所述的方法，其特征在于，所述的步骤二具体为：将提取到的层次化特征分别输入多尺度特征融合(sdi)模块进行语义和细节的注入，它首先对于每个层级进行局部和全局信息加权处理，使特征图能够整合局部空间信息和全局通道信息，接着使用逐点卷积减少特征图的通道数，以适应网络的后续处理。

4.如权利要求3中所述的方法，其特征在于，所述的多尺度特征融合(sdi)模块具体为：sdi模块对特征信息进行五个步骤的处理，首先，sdi模块接收由编码器生成m层级...

【专利技术属性】
技术研发人员：李东，刘敏贤，胡长江，
申请(专利权)人：西南科技大学，
类型：发明
国别省市：