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作者：刘阳洋;耿国华;刘鑫达;李展;路正涵;
单位：西北大学文化遗产数字化国家地方联合工程研究中心;西北大学可视化技术研究所;
摘要：对瓷器文物显微气泡的分割，可以更加清晰地观察瓷器表面微观气泡的形态、数量以及分布规律，进而辅助文物专家进行瓷器碎片分类和文物鉴定等工作。但瓷器显微图像中气泡复杂多变，大小及分布不均匀，现有图像分割方法难以适应瓷器显微气泡特征。因此，该文提出一种基于卷积激活单元的网络AGUNet++,该网络重新设计密集跳跃连接，节点间采用Z字形连接方式，充分提取图像语义特征，防止信息丢失；同时，在卷积单元的密集跳跃连接处，结合注意力门控模块Attention Gate提出卷积激活单元CAU,增强与瓷器文物显微气泡分割任务相关的气泡区域学习，抑制不相关的区域；在训练过程中对每一层子网络的输出采用深度监督和交叉熵损失，有效增强瓷器文物显微气泡特征提取能力，细化分割结果。该方法在SD-saliency-900以及PRMI数据集上的实验结果表明，与经典图像分割网络相比，AGUNet++在MIoU、Precision、Recall和F1分数中均有一定的提升，表现出更好的分割效果。
关键词：瓷器文物显微图像;;显微图像分割;;UNet++;;注意力门
基金资助：国家自然科学基金(62271393);; 陕西省教育厅一般项目(19JK0842);; 虚拟现实技术与系统全国重点实验室(北京航空航天大学)开放课题基金(VRLAB2024C02)
