基于深度学习的矿产勘探中地质图像分割方法及系统

本发明具体为基于深度学习的矿产勘探中地质图像分割方法及系统，涉及地质图像处理技术领域，包括：调用规则库中的形式化规则，并根据形态特征和空间关系特征进行逻辑推理，判断初始分割结果是否违反预定义的地质规律，并对违反规则的区域执行优化操作，生成地质学上合理的优化后分割结果。本发明中，相比纯数据驱动模型易产生的假阳性矿脉、蚀变带空间错位等问题，可自动化检测违规区域，执行删除、合并等优化操作，人工复核效率提升，统一规则库避免人工修正的主观性，确保不同批次、人员处理结果的一致性，让分割结果既满足像素级精度，又符合地质学规律，大幅降低后续地质解释的误差风险。