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申请/专利权人：北京科技大学
摘要：本发明涉及显微图像表征与分析技术领域，提供一种免训练的显微图像关键区域识别方法及装置。所述方法包括：基于显微图像微结构区域标记与成像特征标记融合的关键点输入策略，为图像输入模型时提供准确的提示点；将显微图像与提示点结果输入SAM模型，模型依赖提示工程从图像中分割得到前景或背景分割结果；根据灰度、结构等特征，从分割结果中提取目标区域，并进行单独或整体的数量、形态、位置等特征统计，得到显微图像目标区域表征结果。在无须训练的条件下，在不同原材料、不同结构、不同成像设备的图像上均能取得大幅优于传统基于规则的分割、接近甚至超越基于有监督学习方法的效果。
主权项：1.一种免训练的显微图像关键区域识别方法，其特征在于，所述方法包括：S1、输入待分割显微图像，使用基于显微图像微结构感知和自适应网格点的提示词集合，生成提示词策略；S2、分别将图像和提示词输入到SAM模型，将图像按照尺寸和结构特征裁剪后，与对应位置的提示词分别使用图像编码器和提示编码器编码进行提取，将提取结果整合后并输入SAM模型的解码器，生成多个掩码分割结果；S3、将裁剪后图像的多个掩码分割结果使用改进的softNMS算法进行筛选去重，保留按照置信度从高到低排列，互不重叠的掩码分割结果；S4、根据显微图像微结构特征，通过后处理算法提取晶粒、晶界、析出相和杂质、裂痕目标的分割结果，并从独立分割对象层次统计并计算显微图像微结构各项数据特征。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京科技大学 一种免训练的显微图像关键区域识别方法及装置
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