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巖心聚焦離子東掃描電鏡（FIB-SEM）圖像存在灰度分布不均及孔隙內局部高亮等現象，采用傳統圖像分割算法所得孔隙分割精度較低，而基于輪廓的分割算法需對孔隙進行人工標記，操作繁瑣且無法精確提取孔隙提岀一種利用卷積神經網絡的端到端巖心FIB-SEM圖像分割算法。結合光流法與分水嶺分割圖像標注法構建巖心FB-SEM數據集，聯合 Resnet50殘差網絡、通道和空間注意力機制提取特征信息，采用改進的特征金字塔注意力模塊提取多尺度特征，利用亞像素卷積模塊經上采樣獲取更精細的孔隙邊緣并恢復為原始分辨率。實驗結果表明，與閾值分割算法和基于主動輪廓的巖心FIB-SEM分割算法相比，該算法分割精度更高且無需人工操作，其平均像素精度和平均交并比分別達到90.00%和85.81%。
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