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巖心聚焦離子東掃描電鏡（FIB-SEM）圖像存在灰度分布不均及孔隙內(nèi)局部高亮等現(xiàn)象，采用傳統(tǒng)圖像分割算法所得孔隙分割精度較低，而基于輪廓的分割算法需對孔隙進行人工標記，操作繁瑣且無法精確提取孔隙提岀一種利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的端到端巖心FIB-SEM圖像分割算法。結(jié)合光流法與分水嶺分割圖像標注法構(gòu)建巖心FB-SEM數(shù)據(jù)集，聯(lián)合 Resnet50殘差網(wǎng)絡(luò)、通道和空間注意力機制提取特征信息，采用改進的特征金字塔注意力模塊提取多尺度特征，利用亞像素卷積模塊經(jīng)上采樣獲取更精細的孔隙邊緣并恢復為原始分辨率。實驗結(jié)果表明，與閾值分割算法和基于主動輪廓的巖心FIB-SEM分割算法相比，該算法分割精度更高且無需人工操作，其平均像素精度和平均交并比分別達到90.00%和85.81%。
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