一种免训练的显微图像关键区域识别方法及装置

本发明涉及显微图像表征与分析技术领域，提供一种免训练的显微图像关键区域识别方法及装置。所述方法包括：基于显微图像微结构区域标记与成像特征标记融合的关键点输入策略，为图像输入模型时提供准确的提示点；将显微图像与提示点结果输入SAM模型，模型依赖提示工程从图像中分割得到前景或背景分割结果；根据灰度、结构等特征，从分割结果中提取目标区域，并进行单独或整体的数量、形态、位置等特征统计，得到显微图像目标区域表征结果。在无须训练的条件下，在不同原材料、不同结构、不同成像设备的图像上均能取得大幅优于传统基于规则的分割、接近甚至超越基于有监督学习方法的效果。