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龙图腾网获悉五邑大学申请的专利基于多尺度的细节增强图像分割方法、系统、设备及介质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：CN117197154B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202311055780.5，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权基于多尺度的细节增强图像分割方法、系统、设备及介质是由徐红;马圆港;冯跃;陈涛;林卓胜;吴欣;刘启超设计研发完成，并于2023-08-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度的细节增强图像分割方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多尺度的细节增强图像分割方法、系统、设备及介质，其方法包括：获取待分割图像；将待分割图像输入由多个尺度卷积通道组成的分割网络，得到多个与尺度卷积通道一一对应的输出子集；将所有输出子集拼接，得到输出集；将输出集分别输入预设的多个细节增强单元，输出得到多个与细节增强单元一一对应的特征信息；多个细节增强单元具有多个尺度卷积；将特征信息融合，得到分割预测图。本发明能够增强了卷积核的骨架的同时，增加网络主干部分的有效感受野，同时减少冗余信息对后续特征融合操作的影响。

本发明授权基于多尺度的细节增强图像分割方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度的细节增强图像分割方法，其特征在于，所述基于多尺度的细节增强图像分割方法包括： 获取待分割图像； 将所述待分割图像输入由多个尺度卷积通道组成的分割网络，得到多个与所述尺度卷积通道一一对应的输出子集；所述尺度卷积通道包括由深度卷积和点卷积组成的深度可分离卷积核，且所述深度可分离卷积核由大于预设尺寸阈值的大卷积核组成； 将所有所述输出子集拼接，得到输出集； 将所述输出集分别输入预设的多个细节增强单元，输出得到多个与所述细节增强单元一一对应的特征信息；所述多个细节增强单元具有多个尺度卷积； 将所述特征信息融合，得到分割预测图； 所述多个细节增强单元通过如下方法得到： 筛选所述多个细节增强单元中大于叠加阈值的预设卷积核，得到待叠加卷积核； 将所述待叠加卷积核通过标准卷积核和非对称卷积核进行叠加，得到叠加卷积核； 将所述细节增强单元根据所述叠加卷积核由大至小进行排列，得到所述多个细节增强单元； 所述将所述待叠加卷积核通过标准卷积核和非对称卷积核进行叠加，得到叠加卷积核，包括： 将所述标准卷积核和所述非对称卷积核均设置为所述大卷积核； 将所述大卷积核通过二维卷积核的可加性进行叠加，得到叠加卷积核；其中，所述通过二维卷积核的可加性进行叠加的计算公式包括： 其中，表示输入矩阵，表示兼容大小的二维卷积核，表示核参数的相应位置元素相加操作。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人五邑大学，其通讯地址为：529000 广东省江门市蓬江区东成村22号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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