一种基于分割大模型的红外图像语义分割方法

本发明提出一种基于分割大模型的红外图像语义分割方法，该方法包括：步骤一，提出基于分割大模型SAM的语义标签掩膜自动提取方法，对大规模红外图像进行分割，自动生成带有语义标签的掩膜结果；步骤二，引入红外成像的物理先验知识，设计基于热辐射衰减与热辐射交换效应的物理特性模块，增强红外图像的物理一致性表征能力；步骤三，引入特征聚合模块与特征金字塔网络，从多尺度角度提取并融合红外图像的深层语义特征；步骤四，将所提出的红外物理特性模块集成到语义分割网络中，实现对红外图像的精准语义分割。本发明能够有效提升红外图像分割模型的鲁棒性与泛化性能，可广泛应用于红外图像理解、目标识别与复杂场景下的智能感知任务。