融合多种深度学习模型的岩石铸体薄片孔隙自动分割方法

摘要

铸体薄片图像孔隙形态复杂多样,常规分割方法存在主观因素影响、效率低等问题,而深度学习方法效果取决于数据量、标注、训练周期等因素。针对这些问题,采用真实的增强型超分辨生成对抗网络(real enhanced super-resolution generation adversarial network, Real-ESRGAN)方法提高铸体薄片图像分辨率,应用图像旋转、比例变换等数据增强算法增加样本的多样性,利用阈值法结合颜色空间转换自动标注铸体薄片中大部分孔隙;在Unet网络编码器部分加入残差网络加深编码器网络深度(R-T-Unet),增强孔隙特征分割能力;引入ImageNet数据集上的ResNet50和ResNet101模型,将其结构作为编码器主干特征分割网络,其模型权重作为预训练权重,提高训练速度。实验结果表明,改进的R-T-Unet模型优于Unet模型,该方法更适合用于岩石铸体薄片孔隙分割。