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龙图腾网获悉福州大学申请的专利一种基于前景参考图像的合成图像和谐化方法及系统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：CN115205544B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202210886196.3，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权一种基于前景参考图像的合成图像和谐化方法及系统是由牛玉贞;郑路伟;林闽沪设计研发完成，并于2022-07-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于前景参考图像的合成图像和谐化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于前景参考图像的合成图像和谐化方法及系统，该方法包括：利用原始合成图像的前景掩膜及目标检测预训练模型对原始合成图像进行处理，得到前景图像的参考图像，并对真实标签图像、原始合成图像和参考图像进行图像预处理，得到训练集；构建基于前景参考图像的双分支合成图像和谐化网络，该网络由三个部分组成，分别为背景特征提取融合模块、前景参考图像特征提取融合模块和双分支特征融合微调模块；构建合成图像和谐化网络的目标损失函数；使用训练集图像训练所述合成图像和谐化网络；将新的合成图像进行前景参考图像提取，然后输入训练好的合成图像和谐化模型，输出经过和谐化的图像。该方法及系统有利于提高合成图像和谐化质量。

本发明授权一种基于前景参考图像的合成图像和谐化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于前景参考图像的合成图像和谐化方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤A、利用原始合成图像的前景掩膜以及目标检测预训练模型对原始合成图像进行处理，得到前景图像的参考图像，并对真实标签图像、原始合成图像和参考图像进行图像预处理，得到训练集； 步骤B、构建基于前景参考图像的双分支合成图像和谐化网络，所述合成图像和谐化网络由三个部分组成，分别为背景特征提取融合模块、前景参考图像特征提取融合模块和双分支特征融合微调模块； 步骤C、构建合成图像和谐化网络的目标损失函数； 步骤D、使用训练集图像训练所述合成图像和谐化网络，得到训练好的合成图像和谐化模型； 步骤E、将新的合成图像进行前景参考图像提取，然后输入训练好的合成图像和谐化模型，输出经过和谐化的图像； 所述步骤A具体包括以下步骤： 步骤A1、将真实标签图像、原始合成图像和前景掩膜的尺寸调整到统一的H×W像素大小； 步骤A2、利用前景掩膜将原始合成图像背景部分的像素值置为0，得到前景图像，再利用yolov5目标检测预训练模型提取前景图像中的单个前景目标，之后将前景掩膜取反得到背景掩膜，利用背景掩膜将原始合成图像前景部分的像素值置为0，得到背景图像，再利用yolov5目标检测预训练模型提取背景图像中的多个背景目标，将所有目标的尺寸统一调整到H×W像素大小，计算前景目标和每个背景目标的余弦相似度，将最高值的背景目标作为原始合成图像的参考图像；计算余弦相似度值cosθ的公式如下： 其中，A和B分别表示向量化的前景目标和背景目标，n表示图像的像素个数，即H×W； 步骤A3、将所有待训练原始合成图像、参考图像和前景掩膜进行统一的随机翻转操作，对原始合成图像和参考图像进行增强； 步骤A4、将所有原始合成图像和参考图像进行归一化处理，给定原始合成图像或参考图像Ii,j，其归一化处理后的图像为计算归一化值的公式如下： 其中，i,j表示像素的位置。

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