一种基于Superpoint的医学图像处理方法

摘要

本发明公开了一种基于Superpoint的医学图像处理方法，属于图像处理技术领域。该方法步骤主要包括：S1：获取图像并初始化网络，主要包括以下部分：获取内窥镜采集到的内腔图像、初始化深度学习网络；S2：将获取到的图像输入网络进行特征提取，同时得到特征点的描述子，其中主要包括以下部分：编码网络、解码网络、描述子检测、损失函数构建；S3：利用KNN最近邻匹配方法方法进行特征匹配；S4：采用K‑Means聚类方法对特征集合进行有层次的聚类。本发明有效解决了特征提取过程中稳定性不足和易受光照影响的缺陷，与传统方法相比增加了特征匹配的准确性。