公开(公告)号：CN118333885B

公开(公告)日：2025-01-21

申请号：CN202410612193.X

申请日：2024-05-17

Applicant: 华中农业大学

Inventor： 向金海 ,  石丹彤 ,  李嘉位 ,  何新卫 ,  章英

IPC: G06T5/60 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084 ,  G06T7/11 ,  G06V10/74

Abstract: 本发明公开了一种基于锥形网络的图像处理方法，包括：设计锥形网络结构；在编码器部分进行特征提取，得到对应信息的编码向量；设计解码器部分结构，在原UNet解码器结构基础上引入第二个解码器，进一步挖掘和利用解码器中提取的特征信息，提高解码过程中的准确性和细节恢复能力；通过跳跃连接融合编码器和第一个解码器的特征，使得解码过程更加精确和有效；对锥形网络模型进行训练；使用评价指标评估模型的性能。本发明有效解决了传统图像图像处理网络中常见的信息损失和图像细节模糊的问题，适用于多个图像处理领域，如图像分类、图像分割、图像配准等，可以大幅提高图像处理效率和质量。

公开(公告)号：CN118333885A

公开(公告)日：2024-07-12

申请号：CN202410612193.X

申请日：2024-05-17

Applicant: 华中农业大学

Inventor： 向金海 ,  石丹彤 ,  李嘉位 ,  何新卫 ,  章英

IPC: G06T5/60 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084 ,  G06T7/11 ,  G06V10/74

Abstract: 本发明公开了一种基于锥形网络的图像处理方法，包括：设计锥形网络结构；在编码器部分进行特征提取，得到对应信息的编码向量；设计解码器部分结构，在原UNet解码器结构基础上引入第二个解码器，进一步挖掘和利用解码器中提取的特征信息，提高解码过程中的准确性和细节恢复能力；通过跳跃连接融合编码器和第一个解码器的特征，使得解码过程更加精确和有效；对锥形网络模型进行训练；使用评价指标评估模型的性能。本发明有效解决了传统图像图像处理网络中常见的信息损失和图像细节模糊的问题，适用于多个图像处理领域，如图像分类、图像分割、图像配准等，可以大幅提高图像处理效率和质量。