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龙图腾网恭喜成都理工大学申请的专利一种黄铁矿SEM图像分割方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118887226B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410938021.1，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权一种黄铁矿SEM图像分割方法及装置是由马超;唐闻强;李婧浩;钟瀚霆;侯明才;吴松涛;周羽漩;杨芸设计研发完成，并于2024-07-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种黄铁矿SEM图像分割方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及电子显微镜图像处理技术领域，公开了一种黄铁矿SEM图像分割方法及装置，其包括收集并整理待处理SEM图像，所述待处理SEM图像中具有草莓状黄铁矿的图像信息；利用目标SEM图像分割模型处理所述待处理SEM图像，以获得SEM图像分割结果；其中，所述目标SEM图像分割模型基于SegBoundary模型构建，所述SegBoundary模型通过加入有SAM边界感知模块的segformer模型构成，所述目标SEM图像分割模型的图像分割处理包括encoder阶段和decoder阶段，在所述encoder阶段通过Transformer层提取输入图像的多级特征，利用所述SAM边界感知模块提取边界特征，获得多层特性信息；在所述decoder阶段对所述多层特性信息进行多尺度特征融合并进行掩码分割，以获得SEM图像分割结果。

本发明授权一种黄铁矿SEM图像分割方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种黄铁矿SEM图像分割方法，其特征在于，包括：收集并整理待处理SEM图像，所述待处理SEM图像中具有草莓状黄铁矿的图像信息；利用目标SEM图像分割模型处理所述待处理SEM图像，以获得SEM图像分割结果；其中，所述目标SEM图像分割模型基于SegBoundary模型构建，所述SegBoundary模型通过加入有SAM边界感知模块的segformer模型构成，所述目标SEM图像分割模型的图像分割处理包括encoder阶段和decoder阶段，在所述encoder阶段通过Transformer层提取输入图像的多级特征，利用所述SAM边界感知模块提取边界特征，获得多层特性信息；在所述decoder阶段对所述多层特性信息进行多尺度特征融合并进行掩码分割，以获得SEM图像分割结果，其中，所述在所述encoder阶段通过Transformer层提取输入图像的多级特征，利用SAM边界感知模块提取边界特征，获得多层特性信息，包括：根据给定H×W大小的输入图像，将输入图像分割成4×4大小的补丁，并将每个补丁嵌入为H×W×C的维度；将补丁传递给分层的Transformer层，通过分层的Transformer层的自注意力机制计算和前馈神经网络处理后，执行重叠补丁合并操作，获得分层特征图Fi，其中，i∈{1,2,3,4}，式中，i代表每一层，属于集合{1,2,3,4}，C代表维度；将给定H×W大小的输入图像输入到图像编码器，提起图像特征，以获得初步特征图，所述图像编码器根据预训练的Vit视觉变换器构成，预训练的Vit视觉变换器包括窗口化注意力和四个等间隔的全局注意力块；对初步特征图进行缩放处理和填充处理，获得处理后特征图；对处理后特征图进行卷积和归一化操作，得到降维特征图；将降维特征图输入到掩码解码器中，在掩码解码器中使用自注意力和交叉注意力机制，获得更新降维特征图；对更新降维特征图进行上采样，以将更新降维特征图恢复到输入图像的分辨率，获得分辨率恢复后特征图；通过MLP多层感知机对所述分辨率恢复后特征图进行操作，输出所述分辨率恢复后特征图中目标的分割掩码Mb，所述目标为草莓状黄铁矿的图像信息；通过Canny边缘检测算法得到边界特征图Fb，所述多层特性信息包括所述分层特征图Fi和所述边界特征图Fb。

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