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龙图腾网获悉清华大学申请的专利基于特征交互和前后期特征融合的高精度图像分割方法和装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119832242B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411937662.1，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于特征交互和前后期特征融合的高精度图像分割方法和装置是由陈辉;丁贵广;杨会越;赵思成设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于特征交互和前后期特征融合的高精度图像分割方法和装置在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于特征交互和前后期特征融合的高精度图像分割方法和装置，涉及计算机视觉技术领域，旨在捕捉全局特征和保留细节信息实现高精度图像分割。该方法包括：获取提示信息对应的提示特征，以及，获取待分割图像对应的图像特征，所述提示信息用于表征分割的区域；将提示特征的交互特征与所述图像特征进行融合，得到融合图像特征；将融合图像特征与所述图像特征的前期特征和后期特征进行融合，得到前后期融合特征，所述前期特征具有空间细节信息，所述后期特征具有全局语义信息；将所述融合图像特征的交互特征与所述前后期融合特征进行融合，得到最终的图像特征；基于所述最终的图像特征进行图像分割，得到分割结果。

本发明授权基于特征交互和前后期特征融合的高精度图像分割方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于特征交互和前后期特征融合的高精度图像分割方法，其特征在于，所述方法包括： 获取提示信息对应的提示特征，以及，获取待分割图像对应的图像特征，所述提示信息用于表征分割的区域，所述提示特征包括第一类特征和第二类特征，所述第一类特征用于图像分割，所述第二类特征用于提供掩码信息； 将所述第一类特征与所述第二类特征进行注意力交互，得到第一交互特征，将所述第一交互特征与所述第一类特征进行融合，得到含掩码信息的第一类特征，将所述含掩码信息的第一类特征和所述第二类特征，作为所述提示特征的交互特征； 将所述提示特征的交互特征与所述图像特征进行融合，得到融合图像特征，所述提示特征的交互特征具有特征之间的显式关联信息，所述融合图像特征包括第三类特征和第四类特征，所述第三类特征用于图像分割，所述第四类特征用于提供掩码信息； 将所述第三类特征与所述第四类特征进行注意力交互，得到第二交互特征，将所述第二交互特征与所述第三类特征进行融合，得到含掩码信息的第三类特征，将所述含掩码信息的第三类特征和所述第四类特征，作为所述融合图像特征的交互特征； 将所述融合图像特征与所述图像特征的前期特征和后期特征进行融合，得到前后期融合特征，所述前期特征具有空间细节信息，所述后期特征具有全局语义信息； 将所述融合图像特征的交互特征与所述前后期融合特征进行融合，得到最终的图像特征，所述融合图像特征的交互特征具有特征之间的细粒度信息； 基于所述最终的图像特征进行图像分割，得到分割结果。

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