基于高频滤波和矿物成分注意力的图像处理与岩矿识别方法

本发明提出了一种基于高频滤波和矿物成分注意力的图像处理与岩矿识别方法，属于岩矿识别技术领域。本发明方法从频率域的角度出发，通过将离散余弦变换引入CNN架构，显式增强高频特征，更为直接的提取和增强高频信息，能够有效缓解CNN在层层传递中的平滑效应对细节信息造成的影响；采用通道维度和空间维度上的多重注意力机制让模型能够根据当前输入的岩矿图像，自动判断哪些特征更为重要，实现对复杂纹理结构高效地自适应优化和提取。实验结果表明，本发明所采用的在频率域进行显式高频增强以及空间‑通道双重注意力协同工作的策略，使模型在面对成分复杂、结构多变、背景干扰强的实际岩矿图像时，表现出更高的识别准确率。