【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机视觉，特别涉及一种基于特征交互和前后期特征融合的高精度图像分割方法和装置。
技术介绍
1、高精度图像分割任务在计算机视觉领域具有重要应用，广泛用于医疗影像处理、遥感影像分析和目标识别等场景。实现高精度分割的核心在于充分利用特征的全局关联性和局部细节信息。
2、然而，现有方法通常难以在捕捉长距离依赖和保留局部细节之间取得平衡，导致分割结果在复杂场景中存在细节缺失或边界模糊的问题。因此，如何捕捉全局特征和保留细节信息实现高精度图像分割，是亟待解决的技术问题。
技术实现思路
1、鉴于上述问题，本申请实施例提供了一种基于特征交互和前后期特征融合的高精度图像分割方法和装置，以便克服上述问题或者至少部分地解决上述问题。
2、本申请实施例的第一方面，公开了一种基于特征交互和前后期特征融合的高精度图像分割方法，所述方法包括：
3、获取提示信息对应的提示特征，以及，获取待分割图像对应的图像特征，所述提示信息用于表征分割的区域；
4、将所述提示特征的交互特征与所述图像特征进行融合，得到融合图像特征，所述提示特征的交互特征具有特征之间的显式关联信息；
5、将所述融合图像特征与所述图像特征的前期特征和后期特征进行融合，得到前后期融合特征，所述前期特征具有空间细节信息，所述后期特征具有全局语义信息；
6、将所述融合图像特征的交互特征与所述前后期融合特征进行融合，得到最终的图像特征，所述融合图像特征的交互特征具有特征之间的
7、基于所述最终的图像特征进行图像分割，得到分割结果。
8、可选地，所述提示特征包括第一类特征和第二类特征，所述第一类特征用于图像分割，所述第二类特征用于提供掩码信息；所述方法还包括：
9、将所述第一类特征与所述第二类特征进行注意力交互，得到第一交互特征；
10、将所述第一交互特征与所述第一类特征进行融合，得到含掩码信息的第一类特征；
11、将所述含掩码信息的第一类特征和所述第二类特征，作为所述提示特征的交互特征。
12、可选地，所述融合图像特征第三类特征和第四类特征，所述第三类特征用于图像分割，所述第四类特征用于提供掩码信息；所述方法还包括：
13、将所述第三类特征与所述第四类特征进行注意力交互，得到第二交互特征；
14、将所述第二交互特征与所述第三类特征进行融合，得到含掩码信息的第三类特征；
15、将所述含掩码信息的第三类特征和所述第四类特征，作为所述融合图像特征的交互特征。
16、可选地，将所述融合图像特征与所述图像特征的前期特征和后期特征进行融合，得到前后期融合特征，包括：
17、将所述融合图像特征与所述前期特征进行融合，得到更新前期特征；
18、将所述更新前期特征与所述后期特征进行融合，得到前后期融合特征。
19、可选地，将所述更新前期特征与所述后期特征进行融合，得到前后期融合特征，包括：
20、对所述更新前期特征进行上采样处理，得到与后期特征大小相同的更新前期特征；
21、将所述与后期特征大小相同的更新前期特征，与所述后期特征进行融合，得到前后期融合特征。
22、可选地，将所述提示特征的交互特征与所述图像特征进行融合，得到融合图像特征，包括：
23、将所述提示特征的交互特征与所述图像特征，输入多个第一注意力交互层进行处理，得到第一注意力交互特征；
24、将所述第一注意力交互特征输入到第二注意力交互层，得到融合图像特征，所述第二注意力交互层用于图像特征与提示特征之间的交互。
25、可选地，将所述融合图像特征的交互特征与所述前后期融合特征进行融合，得到最终的图像特征，包括：
26、将所述融合图像特征的交互特征处理为与所述前后期融合特征相同的维度，得到维度处理特征；
27、将所述维度处理特征进行卷积下采样后，与所述前后期融合特征进行融合，得到最终的图像特征。
28、本申请实施例的第二方面，公开了一种基于特征交互和前后期特征融合的高精度图像分割装置，所述装置包括：
29、第一获取模块，用于获取提示信息对应的提示特征，以及，获取待分割图像对应的图像特征，所述提示信息用于表征分割的区域；
30、第一融合模块，用于将所述提示特征的交互特征与所述图像特征进行融合，得到融合图像特征，所述提示特征的交互特征具有特征之间的显式关联信息；
31、第二融合模块，用于将所述融合图像特征与所述图像特征的前期特征和后期特征进行融合，得到前后期融合特征，所述前期特征具有空间细节信息，所述后期特征具有全局语义信息；
32、第三融合模块，用于将所述融合图像特征的交互特征与所述前后期融合特征进行融合，得到最终的图像特征，所述融合图像特征的交互特征具有特征之间的细粒度信息；
33、结果分割模块，用于基于所述最终的图像特征进行图像分割，得到分割结果。
34、本申请实施例的第三方面，公开了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现本申请实施例第一方面所述的基于特征交互和前后期特征融合的高精度图像分割方法的步骤。
35、本申请实施例的第四方面，公开了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现本申请实施例第一方面所述的基于特征交互和前后期特征融合的高精度图像分割方法的步骤。
36、本申请实施例的第五方面，公开了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现本申请实施例第一方面所述的基于特征交互和前后期特征融合的高精度图像分割方法的步骤。
37、本申请实施例包括以下优点：
38、在本申请实施例中，获取提示信息对应的提示特征，以及，获取待分割图像对应的图像特征，所述提示信息用于表征分割的区域；进而将所述提示特征的交互特征与所述图像特征进行融合，得到融合图像特征；将所述融合图像特征与所述图像特征的前期特征和后期特征进行融合，得到前后期融合特征，所述前期特征具有空间细节信息，所述后期特征具有全局语义信息；最后将所述融合图像特征的交互特征与所述前后期融合特征进行融合，得到最终的图像特征；并基于所述最终的图像特征进行图像分割，得到分割结果。
39、由于提示特征的交互特征具有特征之间的显式关联信息，将提示特征的交互特征与所述图像特征进行融合，增强了对输入特征的交互建模能力，并且融合图像特征的交互特征具有特征之间的细粒度信息，将融合图像特征的交互特征与所述前后期融合特征进行融合，增强了对输出特征的交互建模能力，因而解决了全局建模与局部细节捕捉之间的平衡难题，从而提高了分割结果的语义一致性和边界清晰度。同时，将融合图像特征与图像特征的前期特征和后期特征进行融合，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于特征交互和前后期特征融合的高精度图像分割方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提示特征包括第一类特征和第二类特征，所述第一类特征用于图像分割，所述第二类特征用于提供掩码信息；所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述融合图像特征第三类特征和第四类特征，所述第三类特征用于图像分割，所述第四类特征用于提供掩码信息；所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述融合图像特征与所述图像特征的前期特征和后期特征进行融合，得到前后期融合特征，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，将所述更新前期特征与所述后期特征进行融合，得到前后期融合特征，包括：
6.根据权利要求1-5任一所述的方法，其特征在于，将所述提示特征的交互特征与所述图像特征进行融合，得到融合图像特征，包括：
7.根据权利要求1-5任一所述的方法，其特征在于，将所述融合图像特征的交互特征与所述前后期融合特征进行融合，得到最终的图像特征，包括：
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1-7任一项所述的基于特征交互和前后期特征融合的高精度图像分割方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-7任一项所述的基于特征交互和前后期特征融合的高精度图像分割方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于特征交互和前后期特征融合的高精度图像分割方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提示特征包括第一类特征和第二类特征，所述第一类特征用于图像分割，所述第二类特征用于提供掩码信息；所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述融合图像特征第三类特征和第四类特征，所述第三类特征用于图像分割，所述第四类特征用于提供掩码信息；所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述融合图像特征与所述图像特征的前期特征和后期特征进行融合，得到前后期融合特征，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，将所述更新前期特征与所述后期特征进行融合，得到前后期融合特征，包括：
6.根据权利要求1-5任一所述的方法，...
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