面向生物医学数据库的图像边缘检测与分割技术研究

针对传统自然图像边缘检测分割算法处理医学图像时存在有精度低、效率差的问题,文中基于Transformer和CNN提出了一种图像边缘分割算法。该算法用窗口多头注意力机制替代原Trans⁃former结构中的多头注意力机制,增强了模型的训练精度。同时,通过改进CNN模型实现了对全局特征和局部特征的兼顾。上采样部分采用渐进式解码器,并利用逐步聚合模块融合全局特征和局部特征,进一步减少了图像分割带来的精度损失。在实验测试中,所提算法的准确率、召回率以及F1值在主流对比算法中均为最优,证明其综合性能较为理想。