我想让你在我的代码中加入多尺度小波特征融合模块，来提升我模型的分割准确性

在你的代码中添加多尺度小波特征融合模块可以提升图像分割模型的准确性，这是因为小波变换能够捕捉到图像的不同频率成分，有助于提取出更多的细节信息。以下是集成这一模块的一般步骤：

1. **引入库**：首先，你需要导入相关的Python库，如scikit-image (skimage) 或 PyWavelets 等用于小波分析。

from skimage import wavelet
import pywt

2. **计算小波系数**：对输入图像应用多尺度小波分解，获取高频和低频子带信息。这通常通过Haar、Daubechies、Coiflet或其他适合的滤波器系列完成。

coeffs = pywt.wavedec2(image, 'db4', level=多级) # db4是一种常见的小波滤波器

3. **特征融合**：将不同尺度的系数融合起来。你可以选择简单地拼接，或者采用加权平均、卷积等方法综合它们。例如，可以考虑将高频部分放大，因为它们包含更多的边缘信息。

combined_coeffs = [coeffs[0]] + [coeffs[j] * scale_factor for j in range(1, level)] # 高频放大部分权重

4. **重构图像并合并**：将融合后的系数重构回原始大小的图像，然后与原图做某种形式的结合，比如直接相加或通道级融合。

reconstructed_image = pywt.waverec2(combined_coeffs, 'db4')
enhanced_image = reconstructed_image + image # 或其他融合策略

5. **模型训练**：最后，在模型输入中添加这个增强的图像，训练分割模型。记得调整网络结构以接受额外的维度，比如将`enhanced_image`作为输入。

model.train([original_image, enhanced_image])