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龙图腾网获悉重庆理工大学申请的专利一种多层级边缘增强融合的伪装目标分割方法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：CN117036389B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202310986423.4，技术领域涉及：G06T7/13；该发明授权一种多层级边缘增强融合的伪装目标分割方法是由张光建;童旭巍设计研发完成，并于2023-08-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多层级边缘增强融合的伪装目标分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多层级边缘增强融合的伪装目标分割方法，利用边缘特征指导学习，显著提高伪装目标检测的性能，通过残差纹理增强模块来细化骨干特征，通过边缘提取模块来获取边缘特征，最后通过边缘引导融合模块来融合边缘特征与全局先验信息，使最后的结果边缘更加精细，结构更加完整，能够完整的将伪装目标分割开来，避免边缘模糊。在三个具有挑战性的基准数据集上进行的大量实验表明，在四个广泛使用的评估指标下，本发明的伪装目标分割方法优于近年来多个前沿模型的预测结果，取得了先进的效果。

本发明授权一种多层级边缘增强融合的伪装目标分割方法在权利要求书中公布了：1.一种多层级边缘增强融合的伪装目标分割方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、提取输入图像的多层次特征，所述多层次特征包括第二-第五特征，将第二-第五特征输入边缘提取模块，得到边缘特征； 通过Res2Net-50网络提取输入图像的多层次特征，所述第二-第五特征的通道数分别为256、512、1024和2048； 边缘特征的表达式具体为： 式中，为集成特征，其通过第二-第五特征集成得到，为1×1卷积操作，为相乘操作，为Sigmoid函数，GAP·为全局平均池化操作，为卷积核为k的一维卷积操作，k为自适应卷积核大小，其表达式具体为下式： 式中，C为设定的通道数，为取最近的奇数通式； S2、将第二-第五特征输入残差纹理增强模块，得到精细化的第二-第五特征； 残差纹理增强模块包括主分支和第一-第四负分支，其中，所述主分支和第一负分支的输入为输入特征，所述第二-第四负分支的输入为前一个负分支上采样后的输出与输入特征的相加结果； 其中，所述输入特征为第二特征、第三特征、第四特征或第五特征； 得到精细化的第二-第五特征的方法具体为得到精细化的输入特征的方法，其具体为： 将第一-第四负分支的输出进行拼接后，将拼接结果进行3×3卷积并与组分支的输出相加，将相加结果输入至ReLU函数，得到精细化的输入特征； S3、将第五特征输入金字塔池化模块，得到全局先验信息； S4、将边缘特征、精细化的第二-第五特征和全局先验信息输入边缘引导融合模块，通过边缘引导融合模块进行自上而下地融合操作，得到最终的伪装目标预测结果，完成伪装目标分割。

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