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龙图腾网获悉内蒙古工业大学申请的专利一种基于弱监督学习与多阶段分割的手排羊绒图像边界精细化处理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：CN120125454B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510051110.9，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种基于弱监督学习与多阶段分割的手排羊绒图像边界精细化处理方法是由张乐敦;吉亚图设计研发完成，并于2025-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于弱监督学习与多阶段分割的手排羊绒图像边界精细化处理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于弱监督学习与多阶段分割的手排羊绒图像边界精细化处理方法，首先，通过基础弱监督‑师生网络得到粗粒度的trimap图，并通过分割获得羊绒密集alpha图、边缘区域和稀疏区域。然后，使用全局冷损与局部蚁损算法扩展羊绒边缘区，得到扩展后的边缘区域，并输入协同并行多分辨率卷积网络进行精细羊绒边缘分割。对稀疏区域采用轻量三重损失网络进行分割，获得粗粒度羊绒稀疏区域alpha图。最后，通过连续性判断，合成精细羊绒稀疏区域alpha图，结合三种alpha图进行批量归一化并拼接，输出最终的整体alpha图。该方法可有效提高羊绒区域分割精度，特别是细粒度和边缘处理的鲁棒性，解决了现有手排羊绒只能由人工检测长度，同时减少了像素级图像的标注成本。

本发明授权一种基于弱监督学习与多阶段分割的手排羊绒图像边界精细化处理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于弱监督学习与多阶段分割的手排羊绒图像边界精细化处理方法，其特征在于，包括： 获取羊绒训练样本图像，利用待训练的基础弱监督-师生网络得到粗粒度的trimap图，并分割得到粗粒度羊绒密集区域alpha图、羊绒边缘区和羊绒稀疏区； 对所述羊绒边缘区进行边界扩展，将扩展后的羊绒边缘区同原图裁剪，获得原图羊绒边缘区图像，随后采用协同并行多分辨率卷积网络进行羊绒边缘分割，得到精细羊绒边缘区域alpha图； 对所述羊绒稀疏区同原图裁剪，获得原图羊绒稀疏区图像，利用轻量三重损失网络得到粗粒度羊绒稀疏区域alpha图；所述轻量三重损失网络由完成训练的所述基础弱监督-师生网络和协同并行多分辨率卷积网络组成； 对所述精细羊绒边缘区域alpha图与所述粗粒度羊绒稀疏区域alpha图进行连续性判断，获得精细羊绒稀疏区域alpha图； 将所述粗粒度羊绒密集区域alpha图、精细羊绒边缘区域alpha图和精细羊绒稀疏区域alpha图进行归一化与拼接操作，输出整体alpha图； 其中，对所述羊绒边缘区采用全局冷损和局部蚁损算法进行边界扩展，得到扩展后的羊绒边缘区，表示为： 采用所述全局冷损算法进行边界扩展，表示为： 其中，lossthresh为设置的损失阈值，pgcl为全局冷损算法接受新解即lossn变为lossn+1的概率，lossn为当前批次损失函数，n为模型训练读取数据集的批次，T为温度，Tk+1为下一时刻温度控制参数，Tk为当前时刻温度控制参数，α为冷却系数，β为防止除零操作同时使整体温度呈现冷却趋势； 采用所述局部蚁损算法进行边界扩展，表示为： 其中，pk lal为第k只蚂蚁对扩展像素点大小选择的概率，所有的i表示起点像素点，所有的j表示终点像素点，α1为信息素浓度控制大小，设置为一常数，β1为像素点距离差倒数的控制大小，设置为一常数；nβ1 ij表示选择的j像素与当前i像素差值的倒数；pxi和pxj表示像素点的大小，Cα1 ijk+1代表下次从i到j产生的信息素浓度，1-p代表信息素衰减速度，ρ表示衰减速度控制量，Cα1 ij代表当前从i到j产生的信息素浓度，Q控制信息素增量的大小，lossn+1代表下次损失，λ代表常数，防止除零操作，allonedk是第k个蚂蚁待访问像素点的集合，随着时间推移，其中的像素点越来越少，直到为空，表示遍历完所有的像素点。

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