polar res-U_Net
时间: 2025-01-08 11:07:12 浏览: 33
### 极坐标下的U-Net架构用于图像分割
对于极坐标表示或变换相关的U-Net网络架构,在医学影像处理等领域得到了应用。传统U-Net是一种强大的全卷积神经网络,广泛应用于生物医学图像分析中的语义分割任务[^1]。
然而当涉及到圆形或环形结构的目标检测时,采用笛卡尔坐标系可能不是最优的选择。为了更好地捕捉这些形状特征,研究者提出了基于极坐标的变体模型——Polar U-Net。该方法通过将输入图像从直角坐标转换到极坐标下进行编码解码操作来增强对特定几何形态的理解能力。
#### Polar Coordinate Transformation
在具体实现上,首先需要完成由原始空间至新表征域的数据映射过程:
```python
import numpy as np
from skimage.transform import warp, polar_transform
def cartesian_to_polar(image):
center = (image.shape[0]/2., image.shape[1]/2.)
radius = max(center)
def transform(coords):
theta = coords[:, 1] / float(radius) * 2.0 * np.pi
rho = coords[:, 0]
x = center[1] + rho*np.cos(theta)
y = center[0] + rho*np.sin(theta)
return np.stack([y,x],axis=-1)
warped_image = warp(image,transform,inverse_map=True,output_shape=image.shape)
return warped_image
```
此函数实现了简单的卡氏转极坐标的空间变形逻辑;实际部署过程中可根据需求调整参数设置以适应不同应用场景的要求。
接着利用上述预处理后的数据作为改进型UNet框架的输入端口,并保持原有跳跃连接机制不变从而继承其多尺度上下文聚合的优点。值得注意的是由于径向距离与角度维度间存在本质差异因此在网络设计阶段还需特别考虑如何平衡二者权重分配等问题确保最终输出质量不受影响。
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