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申请/专利权人：长春理工大学
摘要：一种基于计算关注区域权重的分段灰度变换方法和系统，涉及图像处理领域,解决现有技术在图像采集中，难以清晰捕获荧光特征信号的问题。本发明包括以下技术方案：所述分段灰度变换方法包括：采用图像分割技术将图像分为数个区域，计算数个分割区域中关注区域的权重，用于显示每个分割区域中的荧光特征图像；每个荧光特征图像逐层进行灰度映射，调整原图像中荧光特征的灰度，即，完成分段灰度变换；所述关注区域中还包括有注意力机制，所述注意力机制包括数个通道，通过注意力机制调整对数个通道分配占比，即获取关键区域内的荧光特征的显著特征；适用于需要强调特定区域信息的图像增强应用以及目标检测、物体识别领域中。
主权项：1.一种基于计算关注区域权重的分段灰度变换方法，其特征在于，所述分段灰度变换方法包括：S1、采用图像分割技术将图像分为数个区域，计算数个分割区域中关注区域的权重，用于显示每个分割区域中的荧光特征图像；S2、每个荧光特征图像逐层进行灰度映射，调整原图像中荧光特征的灰度，即，完成分段灰度变换；S1中所述关注区域中还包括有注意力机制，所述注意力机制包括数个通道，通过注意力机制调整对数个通道分配占比，即获取关键区域内的荧光特征的显著特征；所述S2中对每个荧光特征图像逐层进行灰度映射，调整原图像中荧光特征的灰度包括：加载所述荧光特征的灰度图像；建立与所述荧光特征的灰度图像相同大小的零矩阵；基于所述零矩阵定义分割区域最大值的邻域大小，并计算所述分割区域最大值；根据所述分割区域最大值对灰度图像进行排序，得到包含分割区域最大值的一维数组；根据所述一维数组将灰度图像调整为大小为256,256的新图像，该步骤是通过注意力机制得到捕获特征中的显著性部分，得到区域权重最大权重值，将得到的最大权重值与分段映射函数值进行卷积，得到最终增强图像，将所述最终增强图像输入深度学习模型中进行处理，用于提高灰度图像中的荧光特征。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长春理工大学 一种基于计算关注区域权重的分段灰度变换方法和系统
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