基于复杂纹理特征融合的材料图像分割方法

为解决材料图像分割中存在小样本、纹理复杂和数据分布不平衡的问题,抓住材料图像同相像素具有高度相似性的特性,提出一种基于复杂纹理特征融合的材料图像分割方法。在编码阶段,使用全卷积神经网络(FCN)作为基础网络,VGG16作为骨干网络;将改进的FCN的每层的特征图放入设计的级联的特征融合模块(CFF block),融合高低层语义信息;将融合的特征图放入多尺度学习模块(multi-scale block)进一步提取纹理特征。在解码阶段,对特征图施加注意力机制(Attention block),保留关键的特征图;针对材料图像中数据不平衡问题,采用并改进Dice损失,优化分割结果。通过对比实验和消融实验验证该方法的mIoU在多个数据集上均优于经典的深度学习方法。