[发明专利]一种双重注意力机制的舌裂纹提取方法

权利要求书

1.一种双重注意力机制的舌裂纹提取方法，用于对舌裂纹图像进行提取得到舌裂纹结果，其特征在于，包括如下步骤：

步骤S1-1，调整所述舌裂纹图像的亮度以及对比度得到变换后图像；

步骤S1-2，对所述舌裂纹图像以及所述变换后图像进行处理得到双重输入特征图；

步骤S1-3，将所述双重输入特征图输入预先训练好的编解码器，通过所述编解码器中的编码器从所述双重输入特征图中提取得到深层次特征图，基于所述深层次特征图利用所述编解码器中的解码器进行还原得到高级别特征图；

步骤S1-4，对所述舌裂纹图像进行卷积处理得到低级别特征图，利用双重注意力机制模块对所述高级别特征图以及所述低级别特征图进行信息融合得到像素级别的标签，从所述标签中得到所述舌裂纹结果，

其中，所述双重输入特征图、所述深层次特征图以及所述高级别特征图均通过快速卷积模块进行快速特征提取得到。

2.根据权利要求1所述的双重注意力机制的舌裂纹提取方法，其特征在于：

其中，所述步骤S1-2包括如下子步骤：

步骤S1-2-1，通过不同的卷积核分别对所述舌裂纹图像以及所述变换后图像进行特征提取，得到所述舌裂纹图像对应的特征以及所述变换后图像对应的特征，并分别作为第一重特征以及第二重特征；

步骤S1-2-2，对所述第一重特征以及所述第二重特征进行特征融合得到双重拼接特征；

步骤S1-2-3，通过2×2的池化层对所述双重拼接特征进行最大池化，得到双重最大池化特征图；

步骤S1-2-4，利用所述快速卷积模块从所述双重最大池化特征图中进行快速特征提取，得到所述双重输入特征图，

其中，所述快速卷积模块先利用1×1的点卷积对所述双重最大池化特征图进行特征提取，然后进行批标准化操作，再经过Relu激活函数，得到第一特征图，

接着通过3×3的深度可分离卷积进行特征提取，然后通过批标准化操作以及Relu激活函数，得到第二特征图，

将所述第一特征图以及第二特征图进行拼接得到所述双重输入特征图。

3.根据权利要求1所述的双重注意力机制的舌裂纹提取方法，其特征在于：

其中，所述步骤S1-3中所述编码器包括三组最大池化层以及所述快速卷积模块，所述解码器包括两组上采样层以及所述快速卷积模块，

所述编码器中的所述最大池化层将所述双重输入特征图的长以及宽降至原来的一半得到压缩双重输入特征图，

所述编码器中的快速卷积模块对所述压缩双重输入特征图进行快速特征提取并将所述压缩双重输入特征图的通道数增加一倍，从而获得所述深层次特征图，

所述解码器中的所述上采样层利用反卷积操作对所述深层次特征图进行上采样得到还原深层次特征图，并将该还原深层次特征图与在所述解码器中对应的压缩双重输入特征图进行拼接操作，得到拼接后深层次特征，

所述解码器中的快速卷积模块对所述拼接后深层次特征进行快速特征提取得到所述高级别特征图。

4.根据权利要求1所述的双重注意力机制的舌裂纹提取方法，其特征在于：

其中，所述步骤S1-4包括如下子步骤：

步骤S1-4-1，对所述舌裂纹图像进行卷积处理得到低级别特征图；

步骤S1-4-2，所述双重注意力机制模块对所述高级别特征图进行上采样得到上采样后高级别特征图；

步骤S1-4-3，所述双重注意力机制模块将所述上采样后高级别特征图与所述低级别特征图进行信息融合得到第一注意力机制特征图；

步骤S1-4-4，所述双重注意力机制模块将所述第一注意力机制特征图和所述低级别特征图进行逐点相乘操作，从而得到抑制特征图；

步骤S1-4-5，所述双重注意力机制模块将所述上采样后高级别特征图、所述低级别特征图以及所述抑制特征图进行信息融合，从而得到第二注意力机制特征图；

步骤S1-4-6，所述双重注意力机制模块将所述第二注意力机制特征图与所述上采样后高级别特征图进行逐点相乘操作，从而得到新特征图；

步骤S1-4-7，所述双重注意力机制模块分别对所述抑制特征图以及所述新特征图进行上采样并拼接，从而得到信息更加全面的特征图作为全面特征图；

步骤S1-4-8，根据所述全面特征图得到像素级别的标签，并从所述标签中得到所述舌裂纹结果。