细微线状缺陷分割方法

本发明涉及图像处理和计算机视觉技术领域，公开了一种细微线状缺陷分割方法。该方法包括：待处理图像进行串联的细节增强处理和非线性对比度放大处理，得到预增强图像；将预增强图像输入至预先构建和训练的深度学习图像分割网络中，深度学习图像分割网络输出对应细微线状缺陷的二值化分割掩模图像；本发明通过串联的两阶段预增强处理，能够使原本难以辨认的细微、浅淡线状缺陷在图像中变得相对显著，增强后的图像为深度学习图像分割网络提供了更强的、更易于学习的缺陷特征，从而有效解决深度学习图像分割网络在处理此类缺陷时难以收敛或收敛效果差的问题，使用本发明方法预处理后的增强图像进行训练时，能够实现深度学习图像分割网络的稳定收敛。