摘要
本发明公开了基于多频特征提取的小样本金属表面缺陷分割方法、系统,接收支撑集图像与查询集图像后,通过固定卷积核组执行多尺度频带分解与递归分解,构建支撑集与查询集的多频带特征集合;基于支撑集多频带特征集合生成频带原型表征并计算动态重要性权重向量,对查询集多频带特征集合进行加权融合,生成任务感知优化查询集特征;通过可学习变换核提取支撑集与查询集的本质低频特征并计算频带对齐蒸馏损失;将任务感知优化查询集特征输入分割解码器生成预测图并计算分割损失;通过最小化总损失联合优化参数可学习的变换核及分割解码器的参数。本发明实现了任务感知的频带动态聚焦与知识迁移,提升了小样本下金属缺陷分割的精度与鲁棒性。