特色应用
所提出的方法为月球风化层表征提供了可靠的颗粒尺度形态学数据，支持地质解释和工程模拟。
摘要
月球风化层颗粒形态对于颗粒分类和代表性样本选择至关重要。形态测量也为离散元建模和具有受控颗粒形状的月球风化层模拟物的开发提供了关键参数。然而，它们的准确性直接取决于分割质量。本研究探讨了结合互补分割模型的测量结果是否可以提高形态描述符的准确性。融合过程保持源掩膜不变。目标是开发和评估形态感知理想点融合（MIPF）。MIPF从三个维度评估每个模型：区域完整性、边界准确性和假阳性抑制。理想点分析为更接近最佳观测性能且远离最差性能的模型分配更高的分数。MIPF对这些分数使用描述符特定的权重来确定每个模型的贡献。基于面积的指标更重视区域完整性，而基于轮廓的指标则强调边界准确性。MIPF随后保留权重最高的两个模型，并组合它们的测量结果，而不生成新的掩膜。在基于数据集级别的15个形态指标均值的地面真值比较中，MIPF在六个指标上排名第一，其余九个指标上排名第二，平均排名为1.60。其相对误差中位数为11.56%，而U-Mamba为12.96%，nnU-Net为13.73%，OffSeg为15.30%，SegFormer为31.18%。尽管MIPF并未对每个指标都实现最小误差，但它取得了最一致的整体性能，并减少了总体形态测量结果对任何单个分割模型的依赖。
