一种多相材料图像分割方法及系统

本发明涉及一种多相材料图像分割方法及系统，其方法包括：利用改进的基于语义分割的深度学习方法建立预测模型；并采用双边滤波方法对多相材料原始图像进行卷积滤波得到滤波图像；使用形态学方法对滤波图像进行腐蚀和膨胀操作得到边缘信息图像；利用改进的区域生长方法对边缘信息图像进行封闭区域像素信息搜索得到封闭区域像素信息图像；将封闭区域像素信息图像作为掩码引导预测模型对多相材料原始图像进行预测得到图像分割结果。本发明可以有效解决现有深度学习训练量大的问题，以及有效解决在面对截面特征复杂的多相材料原始图像时，传统的图像分割方法对材料信息分割不准确以及语义分割的深度学习方法中边缘信息模糊的问题。