[发明专利]基于跨尺度特征融合的低曝光静脉图像增强方法在审
| 申请号： | 202110559336.1 | 申请日： | 2021-05-21 |
| 公开（公告）号： | CN113269702A | 公开（公告）日： | 2021-08-17 |
| 发明（设计）人： | 王军;韩淑雨;潘在宇;李玉莲;申政文;陈晓玲 | 申请（专利权）人： | 中国矿业大学 |
| 主分类号： | G06T5/50 | 分类号： | G06T5/50;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 朱沉雁 |
| 地址： | 221116 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于跨尺度特征融合的低曝光静脉图像增强方法，制作低曝光静脉图像数据集，构建跨尺度特征融合模块，基于通道注意力机制，采用残差结构构建静脉跨尺度融合残差块，若干个残差块首尾连接堆叠成静脉图像跨尺度融合模型，构建测试集，将测试集中的低曝光静脉图像输入到静脉图像跨尺度融合模型，得到增强后的静脉图像。本发明提出一种多尺度分支的跨尺度特征信息融合方法，充分利用了静脉图像不同尺度之间空间结构信息，增强了网络模型对于静脉纹络等细节信息的表征学习能力，提升了低曝光静脉图像的增强效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 尺度 特征 融合 曝光 静脉 图像 增强 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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