【摘 要】
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针对解决煤岩显微图像组分分析过程中,利用图像分割方法遇到的精度较低问题.论文提出了一种基于UN?et++模型的图像分割方法.该方法首先将已标记的煤岩显微图像与基于Lovász-Softmax的分割损失相结合,实现对UNet++模型进行训练.再利用训练后的模型对煤岩显微图像按照组分类别进行分割标记.最后,对标记区域进行占比计算,完成煤岩显微图像组分的分析过程.实验结果表明,与K-means算法以及使用交叉熵训练的UNet++模型相比,论文所提算法更关注于各组分的纹理信息差异,且受图像中组分占比不均问题影响较
【机 构】
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上海工程技术大学电子电气工程学院 上海 201620;营口理工学院电气工程学院 营口 115014
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针对解决煤岩显微图像组分分析过程中,利用图像分割方法遇到的精度较低问题.论文提出了一种基于UN?et++模型的图像分割方法.该方法首先将已标记的煤岩显微图像与基于Lovász-Softmax的分割损失相结合,实现对UNet++模型进行训练.再利用训练后的模型对煤岩显微图像按照组分类别进行分割标记.最后,对标记区域进行占比计算,完成煤岩显微图像组分的分析过程.实验结果表明,与K-means算法以及使用交叉熵训练的UNet++模型相比,论文所提算法更关注于各组分的纹理信息差异,且受图像中组分占比不均问题影响较小,对煤岩显微图像组分分割更准确.
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