×

卷积神经网络的岩心FIB-SEM图像分割算法

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:4.81 MB | 2021-03-11

分享资料个

　　岩心聚焦离子東扫描电镜（FIB-SEM）图像存在灰度分布不均及孔隙内局部高亮等现象，采用传统图像分割算法所得孔隙分割精度较低，而基于轮廓的分割算法需对孔隙进行人工标记，操作繁琐且无法精确提取孔隙提岀一种利用卷积神经网络的端到端岩心FIB-SEM图像分割算法。结合光流法与分水岭分割图像标注法构建岩心FB-SEM数据集，联合 Resnet50残差网络、通道和空间注意力机制提取特征信息，采用改进的特征金字塔注意力模块提取多尺度特征，利用亚像素卷积模块经上采样获取更精细的孔隙边缘并恢复为原始分辨率。实验结果表明，与阈值分割算法和基于主动轮廓的岩心FIB-SEM分割算法相比，该算法分割精度更高且无需人工操作，其平均像素精度和平均交并比分别达到90.00%和85.81%。

下载并关注上传者 开通VIP，低至0.08元下载/次

声明：本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人，不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用，如有内容侵权或者其他违规问题，请联系本站处理。 举报投诉

评论(0)
发评论

下载排行榜

全部0条评论

快来发表一下你的评论吧 !