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龙图腾网获悉郑州大学申请的专利一种基于光滑性约束的深度神经网络图像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：CN117036695B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202310910962.X，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于光滑性约束的深度神经网络图像分割方法是由杨聪;卫娜;张卫星;林楠设计研发完成，并于2023-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于光滑性约束的深度神经网络图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于光滑性约束的深度神经网络图像分割方法，采用基于曲线演化的光滑性损失计算方法作为神经网络分割模型的损失函数，本发明损失函数首先将分割标签转换为符号距离函数，提出了基于距离惩罚的内容损失度量，对于分割错误的像素点，其损失大小与距离标签边界的距离正相关，有效避免了出现误分割的小区域；然后，提出了无监督的长度损失度量，该度量基于水平集方法最小化预测Mask的边界长度，保证分割结果的光滑性。最后，为了解决由于长度损失函数可能过度约束导致预测图中分割目标消失从而误分的情况，提出了面积弥补损失度量，来为分割图像的过程中提供一个向外的“弥补”损失。

本发明授权一种基于光滑性约束的深度神经网络图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种用于神经网络分割模型的基于曲线演化的光滑性损失计算方法，其特征在于，包括： 在图像分割时，采用基于距离惩罚的内容损失函数Lcontent对分割图像的像素点进行损失度量； 所述基于距离惩罚的内容损失函数Lcontent定义为： , 令Ω∈R为图像区域，：Ω→R为神经网络分割模型输出的分割结果，：Ω→R为手工描绘结果转换后的距离图；w为图像宽度； 在图像预测时，采用无监督的长度损失函数Llength预测Mask的边界长度；以及， 在图像分割过程中，采用面积弥补损失函数Larea弥补长度损失函数Llength过度约束导致的过度分割、预测； 所述长度损失函数Llength定义为： , ▽表示为梯度，为经Heaviside函数变换的结果，即： , 其中，Hx为Heaviside函数，其定义如下： ； 面积弥补损失函数Larea定义为： , 采用基于曲线演化的光滑性损失函数convLetLoss计算，定义为： , 其中，α为长度损失函数Llength的权重，β为面积弥补损失函数Larea的权重，w为图像宽度。

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