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基于UNet++的煤岩显微图像组分分析

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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.
Component Analysis of Coal Rock Microscopic Image Based on UNet++

吕秉略、李忠峰、奚峥皓、姚英茂、季菁菁

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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

图像分割 煤岩分析 Lovász-Softmax损失

国家自然科学基金研究生科研创新项目辽宁省教育厅2021年度科学研究经费面上项目

6180128620KY0201LJKZ1199

2022

10.3969/j.issn.1672-9722.2022.02.031

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2022.50(2)
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