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！

申请/专利权人：山东理工大学

摘要：本发明公开了一种基于多尺度网络的医学DR图像增强算法，涉及医学图像处理技术领域。本发明提供的医学DR图像增强算法，包括基于UNet网络框架建立SFP‑DFE网络，包括SFP模块和DFE模块；利用SFP模块对医学DR图像进行特征预提取，获得浅层特征图；DFE模块的编码器和解码器中均引入引导滤波器模块，利用标签图像对特征图像进行滤波；在编码器深层网络中嵌入PMFA模块，进行多尺度深度特征提取；利用拉普拉斯金字塔连接编码器和解码器重构图像；并利用损失函数对SFP‑DFE网络进行评价和网络参数优化。因此，采用上述图像增强方法，能够获得多尺度特征信息，更好地保留边缘细节特征信息，提高网络的表达能力。

主权项：1.一种基于多尺度网络的医学DR图像增强算法，其特征在于，包括以下步骤：S1、基于UNet网络框架建立SFP-DFE网络，包括SFP模块和DFE模块；S2、利用SFP模块对医学DR图像进行浅层特征预提取，采用不同大小的卷积核分别对医学DR图像进行浅层特征提取，获得相应的特征图，并通过通道连接，获得浅层特征图，具体表达式如下： 式中，Sx0表示浅层特征图，x0表示医学DR图像，表示通道连接，f1x0、f3x0、f5x0、f7x0分别表示采用1×1、3×3、5×5、7×7卷积核进行卷积、批量归一化和LeakyReLu激活函数操作获得的特征图；S3、以标签图像和浅层特征图像作为输入，利用DFE模块进行深度特征提取，得到第一侧输出图像、第二侧输出图像和增强医学DR图像；其中，DFE模块基于UNet网络框架建立，包括编码器和解码器；编码器和解码器均引入引导滤波器模块，对医学DR图像或特征图像进行滤波；在编码器深层网络嵌入多尺度特征注意力模块，即PMFA模块；并通过拉普拉斯金字塔连接编码器和解码器重构图像，包括基于编码器得到的深层特征，利用类拉普拉斯金字塔算法，获得拉普拉斯金字塔特征图，具体如下： 式中，Dk表示编码器中第k次下采样并进行引导滤波模块后的特征图，Lak表示第k个拉普拉斯金字塔特征图，D′k表示Dk上采样后的特征图，f3·表示利用3×3大小的卷积核进行卷积、批量归一化和LeakyReLu激活函数操作，Ik表示输入第k次下采样之前的特征图；编码器包括卷积、批量归一化、LeakyReLu激活函数和下采样操作；解码器包括上采样、卷积、批量归一化和LeakyReLu激活函数操作；S4、基于得到的第一侧输出图像、第二侧输出图像和增强医学DR图像，利用损失函数，对SFP-DFE网络进行评价和网络参数优化。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 山东理工大学 一种基于多尺度网络的医学DR图像增强算法