【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于地质薄片分析，具体涉及一种图像分割方法、系统、设备及存储介质。
技术介绍
1、在如今沉积地质学不断进步的时代，先进的化学分析和元素测试方法不断涌现，但对透明矿物在偏光显微镜下进行鉴定和分析的传统方式仍然在矿物学、岩石学、矿床学、地球化学、构造地质学、特定材料科学以及环境科学领域扮演着不可或缺的角色；薄片信息统计一直是地质学研究中重要的一环，快速并准确的获取到薄片中的信息是地质薄片领域中一直探索的研究；现在其主流方法依旧是采取人工的方法对薄片中的信息进行统计；虽然这种人工观察可以提供可靠的样本成分和纹理特征，但这一过程需要大量人力，容易产生偏差，而且需要专业知识。
2、随着基础模型研究中的数据和模型规模的大幅扩展取得显著进展，这些模型通常利用从网络获取的数以百万计的数据对其拥有数亿参数的结构进行训练，从而生成具有泛化和迁移能力的表示，因此，预训练的基础模型通常只需进行简单微调或调整，即可应用于各种下游任务，在视觉领域，meta推出的视觉大模型sam能够实现与类别无关的图像分割，sam在拥有1100万张图像和超过1...
【技术保护点】
1.一种图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种图像分割方法，其特征在于，所述将薄片图像及薄片对应的分割描述作为训练数据集、验证数据集和测试数据集时，将薄片图像放缩为384x576的尺寸，并按照6:2:2的比例分成训练数据集、验证数据集和测试数据集。
3.根据权利要求1所述一种图像分割方法，其特征在于，所述标准化处理的过程为：
4.根据权利要求1所述一种图像分割方法，其特征在于，所述ap-SAM分割模型包括粗预测机制和精微调机制，所述粗预测机制采用内部圆检测模块和点采样策略，所述精微调机制采用SAM分割模
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【技术特征摘要】
1.一种图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种图像分割方法，其特征在于，所述将薄片图像及薄片对应的分割描述作为训练数据集、验证数据集和测试数据集时，将薄片图像放缩为384x576的尺寸，并按照6:2:2的比例分成训练数据集、验证数据集和测试数据集。
3.根据权利要求1所述一种图像分割方法，其特征在于，所述标准化处理的过程为：
4.根据权利要求1所述一种图像分割方法，其特征在于，所述ap-sam分割模型包括粗预测机制和精微调机制，所述粗预测机制采用内部圆检测模块和点采样策略，所述精微调机制采用sam分割模型。
5.根据权利要求4所述一种图像分割方法，其特征在于，所述粗预测机制在迭代至最优ap-sam分割模型的过程中对应...
【专利技术属性】
技术研发人员：马超，侯立，唐闻强，周羽漩，钟瀚霆，侯明才，
申请(专利权)人：成都理工大学，
类型：发明
国别省市：
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