摘要
本申请涉及一种人工智能图像分割处理方法、装置、设备及介质。所述方法包括：通过获取输入图像的像素强度分布并采用卷积神经网络提取局部特征，生成像素强度变化特征图；基于该特征图，利用条件随机场模型计算边界区域概率分布，并采用图割算法平滑锯齿状边缘以生成连续分割边界；将所述连续分割边界与输入图像拼接，输入至Transformer增强的U‑Net网络，通过动态加权损失函数平衡边缘对齐损失与区域重叠精度损失，生成优化分割掩码；对优化分割掩码进行阈值二值化处理，结合形态学闭运算剔除孤立噪点，生成与物理缺陷形态匹配的分割图像。采用该方法能够提升分割边界的连续性与缺陷形态的匹配精度，解决传统分割中的边缘锯齿和噪点干扰问题。
