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申请/专利权人：南昌理工学院
摘要：本发明公开了一种基于多源特征融合的空间图像检索系统及检索方法，具体涉及医学图像处理领域，用于解决多模态医学图像的高效预处理和精确检索问题，是通过多尺度卷积神经网络提取多模态医学图像的多尺度特征，全面捕捉图像细节和全局信息。应用空间注意力机制和通道注意力机制对特征进行加权处理，突出重要信息并抑制无关信息，增强特征的区分度。通过卷积层将加权后的空间和通道特征融合，生成包含多模态信息的综合特征向量。利用支持向量机回归分析多模态密度分布指数和高维特征熵指数，动态选择最佳检索索引结构，快速高效地匹配数据库中的图像特征，保证匹配的精确度和可靠性，为医学图像的快速准确诊断和分析提供了技术支持。
主权项：1.一种基于多源特征融合的空间图像检索方法，其特征在于：S1，对输入的多模态医学图像进行预处理，通过分析图像的细节和结构特性，决策图像增强模式，以确保图像质量和后续处理质量；S2，使用多尺度卷积神经网络对预处理后的多模态医学图像进行多尺度特征提取，获取图像的不同尺度信息，以捕捉图像中的细节和全局信息；S3，在提取的多尺度特征的基础上，应用空间注意力机制和通道注意力机制，对特征进行加权处理，获得加权后的多模态医学图像特征，以突出重要特征，抑制无关信息；S4，对加权后的多模态医学图像特征通过特征融合算法进行融合，得到包含多模态信息的综合特征向量，以增强图像的信息量和表达能力；S5，根据综合特征向量的数据分布和信息量，通过支持向量机回归生成多维特征融合系数，并选择最优索引结构，快速匹配数据库图像特征，检索出与输入图像最相似的图像；S6，对检索到的图像按照相似度进行排序，选择相似度最高的若干图像作为最终的检索结果，并展示给用户。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南昌理工学院 一种基于多源特征融合的空间图像检索系统及检索方法
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