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了解岩石的孔隙度、孔径分布、孔隙连通性等特征对于油气的寻找和开采有着重要的意义, 而这些特征的分析和判断需要借助岩石薄片图像分割技术. 岩石薄片图像有大量细小颗粒, 这些颗粒之间的边缘特征十分相似, 无法做出精准的区分, 同时制造切片过程中染色不均会造成薄片孔隙的颜色特征不平衡而导致无法分割. 因此为了改善岩石薄片分割效果, 本文提出基于一种改进的U2Net的分割算法. 主要内容如下: (1)以U2Net网络为骨干进行改进, 结合coordinate attention注意力机制, 用来提高模型对图像特征的表达能力. (2)通过引入多尺度特征提取模块, 增加卷积层的感知区域, 且能够利用特征图的多尺度特征信息. 实验证明, 该方法与传统分割方法和其他分割网络相比在较小颗粒的分割上表现更好, 所提出的算法具有较高的分割准确度和鲁棒性. 相似文献
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