计算机工程

作者：王润涵, 李兵, 滕奇志

单位：1. 四川大学 电子信息学院 图像信息研究所, 成都 610065;2. 中国石油测井有限公司 技术中心, 西安 710077;3. 中国石油天然气集团有限公司 测井重点实验室, 西安 710077

关键词：深度学习,注意力机制,聚焦离子束扫描电镜,岩心图像,图像分割,特征金字塔

基金：国家自然科学基金（61372174）。

岩心聚焦离子束扫描电镜（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。提出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FIB-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%。

来源：2021年第1期

《计算机工程》期刊编辑部

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