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龙图腾网获悉山东科技大学申请的专利一种图像的语义分割和匹配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：CN120259663B 。

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：202510350531.1，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种图像的语义分割和匹配方法是由韩轶龙;刘占泉;巩丹超设计研发完成，并于2025-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像的语义分割和匹配方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种图像的语义分割和匹配方法，涉及图像处理技术领域。本发明通过对BGA‑Net的语义分割模块进行改进，为生成三维模型提供了更精准的图像语义分割结果：沿着特征尺度减小的方向图像的像素信息逐步减少、语义信息逐步增加，因此通过多个卷积分支的注意力机制对不同尺度的第一初始特征进行加权，同时关注大尺度特征中的像素信息和小尺度特征中的语义信息；从而在每个卷积分支解码器的输入中添加前一尺度解码器的输出，使得较大尺度特征中的像素信息能够传递到较小尺度特征的解码过程中，实现了全局语义与局部细节的互补，获得更准确的语义分割结果。

本发明授权一种图像的语义分割和匹配方法在权利要求书中公布了：1.一种图像的语义分割和匹配方法，其特征在于，包括： 将原始BGA-Net网络中的语义分割模块替换为改进语义分割模块，所述改进语义分割模块包括若干个卷积分支，每个卷积分支包括依次连接的注意力机制模块和解码器模块；每个卷积分支中解码器的输出端沿尺度减小的方向与下一个卷积分支中解码器模块的输入端连接；构建包括原始BGA-Net网络中统一主干模块、双向引导注意力模块、改进语义分割模块、特征匹配模块和双向注意力模块的改进BGA-Net网络； 采集图像数据以构建数据集，使用数据集对改进BGA-Net网络进行训练，获得语义分割-密集匹配模型； 将待处理的第一图像和第二图像输入到语义分割-密集匹配模型中，通过统一主干模块对第一图像和第二图像进行初步特征提取，获得不同尺度的第一初始特征和不同尺度的第二初始特征；通过双向引导注意力模块对不同尺度的第一初始特征进行上下文特征提取和加权，获得双向注意力图；通过改进语义分割模块中若干个卷积分支的注意力机制模块对不同尺度的第一初始特征进行注意力加权操作，获得不同尺度的语义增强特征图；通过解码器模块对不同尺度的语义增强特征图进行解码，获得不同的尺度的解码特征图；其中，每个解码器模块的输入还包括来自前一尺度卷积分支解码器模块的输出；通过在最小尺度的解码特征图中添加双向注意力图，获得初始分割图；通过特征匹配模块将不同尺度的第二初始特征整合为代价体，并对代价体和双向注意力图进行密集匹配，获得初始视差图；通过双向注意力模块对初始分割图和初始视差图进行交叉融合，获得最终分割图和最终视差图； 所述特征匹配模块为改进特征匹配模块，改进特征匹配模块包括依次连接的卷积模块、第一编码-解码模块、第二编码-解码模块、第三编码-解码模块、双线性插值层和回归层；改进特征匹配模块输出初始视差图的具体步骤包括： 通过卷积模块对代价体执行三维卷积操作；获得第一视差图； 通过第一编码-解码模块、第二编码-解码模块和第三编码-解码模块对第一视差图逐步进行编码解码操作，在进行解码的过程中，通过引入双向引导注意力模块输出的双向注意力图实现密集匹配，获得密集匹配特征图； 通过双线性插值层对密集匹配特征图进行插值，并通过回归层对插值结果进行回归，输出初始视差图。

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