一种基于深度学习的髋关节图像增强处理方法

本发明提出了一种基于深度学习的髋关节图像增强处理方法，涉及图像增强领域。本发明提出了髋关节图像增强模型，结合双向循环机制和令牌移位机制构建特征提取模块，捕捉髋关节图像的全局和局部依赖关系，引入增量融合策略构建迭代式特征增强模块，通过多阶段迭代逐步融合不同层次的特征，并设计可学习参数动态调节新旧特征的融合比例，通过分阶段训练策略训练髋关节图像增强模型，使得模型不仅能学习到低层次的像素信息，还能捕捉高层次的结构和语义特征，增强对髋关节不同病变区域的适应性。