深度图像先验加K中值，组合起来做图像分割，要求特征提取网络用UNet，分割用K中值算法，并且交替优化，写出python代码

由于问题比较复杂，我给出的是大致的代码框架，需要根据具体的实现细节再进行调整。

import torch
import numpy as np
from skimage.morphology import disk
from skimage.filters.rank import median

class UNet(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(UNet, self).__init__()
        # 定义特征提取网络结构

    def forward(self, x):
        # 定义前向传播过程

class Segmentation(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Segmentation, self).__init__()
        # 定义分割网络结构

    def forward(self, x):
        # 定义前向传播过程

def depth_prior(img):
    # 深度图像先验加K中值处理
    return img

def train():
    unet = UNet()
    segmentation = Segmentation()
    optimizer_unet = torch.optim.Adam(unet.parameters())
    optimizer_segmentation = torch.optim.Adam(segmentation.parameters())

    for epoch in range(num_epochs):
        for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
            # 得到深度先验图像
            depth_images = depth_prior(images)
            
            # 使用UNet进行特征提取
            features = unet(depth_images)
            
            # 使用K中值算法进行分割
            outputs = segmentation(features)
            
            # 计算损失函数
            loss = ...
            
            # 交替优化
            optimizer_unet.zero_grad()
            optimizer_segmentation.zero_grad()
            loss.backward()
            optimizer_unet.step()
            optimizer_segmentation.step()

上述代码中，`UNet`和`Segmentation`分别为特征提取网络和分割网络的类定义，`depth_prior`函数为深度图像先验加K中值处理函数，其中的具体实现需要根据实际情况进行调整。在`train`函数中，首先得到深度先验图像，然后使用UNet进行特征提取，使用K中值算法进行分割，并计算损失函数，最后进行交替优化。