一种基于Mamba架构的图像兴趣区域提取方法及系统

本发明提供了一种基于Mamba架构的图像兴趣区域提取方法及系统，涉及图像处理技术领域，方法包括：获取待提取图像；通过局部增强模块，对待提取图像进行多尺度特征提取；通过跨尺度自注意力模块，生成多尺度语义增强特征，并通过特征转换模块进行降维处理；通过自适应细节增强模块，生成局部细节特征；通过金字塔池化模块，对局部细节特征进行全局上下文增强处理，生成上下文增强特征；对上下文增强特征进行上采样处理；通过自适应全局‑局部融合门控模块，对上采样处理后的上下文增强特征进行融合；基于解码融合特征，进行图像提取。本发明提升图像分割精度，模型轻量化、推理快，有效解决图像边界模糊与尺度多变问题。