一种多帧海藻显微图像增强识别方法及其模型搭建方法

专利主权项内容

1.一种多帧海藻显微图像增强识别模型的搭建方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，获取原始图像及其分割图像，所述原始图像及其分割图像由显微镜直接连续拍摄多帧景深不同的多维度海藻显微图像并手动分割；步骤2，对步骤1中获取的原始图像进行预处理；构建训练集与测试集；步骤3，基于Transformer网络结构，设计一种端到端的动态权重高低频注意力DHLFformer模型；使用训练集对所设计的DHLF former模型进行训练；所述DHLF former模型采取特征金字塔特征设计，将多维度海藻显微图像输入到模型中，由前期结构提取的浅层次信息到后期阶段提取到的高层次信息，融合不同尺度的空间域和时间域信息进行识别；前期阶段添加了一个动态距离参数进行自适应学习，增加对于近距离信息的关注；自注意力机制采用高低频注意力机制，在减少模型参数量和计算量的同时，侧重关注海藻的高频信息；步骤4，使用测试集对训练后的动态权重高低频注意力DHLF former模型进行测试，选取识别率最佳的模型作为最终模型。