基于多分支特征融合与注意力机制的图像融合系统及方法

本发明公开了基于多分支特征融合与注意力机制的图像融合系统及方法，属于多模态医学图像融合领域，解决了单一尺度特征提取不足、注意力机制建模不充分、多尺度融合策略低效、网络结构复杂导致的特征捕捉不全、权重分配不合理、信息冗余或丢失等问题。本发明构建含浅层、中层与深层并行分支的多分支特征提取模块，结合BM、GCAConv和FeatureEnhancement模块，经多尺度融合模块融合特征，再由图像重建模块输出，实现高质量医学图像融合。本发明通过多分支提取、多尺度融合及重建模块协同，全面捕获各层次特征，突出关键信息，抑制冗余，输出兼顾细节与结构的融合图像，提升诊断效率与精准度，实用性强。