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龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种基于先验掩码的高精度二分图像分割方法及装置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：CN119540278B 。

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：202411522243.1，技术领域涉及：G06T7/194；该发明授权一种基于先验掩码的高精度二分图像分割方法及装置是由傅可人;肖旻玥;周山丰;赵启军设计研发完成，并于2024-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于先验掩码的高精度二分图像分割方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理与计算机视觉技术领域，特别涉及一种基于先验掩码的高精度二分图像分割方法。该方法包括以下步骤：首先，获取待分割的RGB图像；然后，用户通过打点标注形成覆盖目标物体的多边形，生成先验掩码，其中，多边形内的像素设置为“1”，多边形外的像素设置为“0”；最后，将RGB图像与先验掩码输入预先训练好的二分图像分割模型，获取目标前景分割结果。该二分图像分割模型包括先验信息融合阶段、目标识别阶段和结果细化阶段，能够确保分割的准确性，并在细节处理和复杂场景下表现优异。本发明还提供了一种基于先验掩码的高精度二分图像分割装置，用于执行上述方法以实现高精度图像分割。

本发明授权一种基于先验掩码的高精度二分图像分割方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于先验掩码的高精度二分图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取待分割的RGB图像； S2、在每个RGB图像中添加一个覆盖所需对象的多边形，生成先验掩码； 所述先验掩码的生成包括：在所述RGB图像的基础上，通过打点标注形成多边形，将多边形内的像素设置为“1”，多边形外的像素设置为“0”，输出为先验掩码； S3、将所述RGB图像与所述先验掩码输入至预先训练好的二分图像分割模型中，获取目标前景分割结果； 所述二分图像分割模型包括一个多阶段数据处理系统，用于结合先验信息生成分割结果，该系统由多个数据处理模块构成，每个模块执行特定的数据操作以提取图像特征并生成分割结果； 所述二分图像分割模型包括先验信息融合阶段、目标识别阶段和结果细化阶段；其中： 所述先验信息融合阶段将先验信息与所述RGB图像融合，获取带有先验辅助信息的融合图像特征； 将所述融合图像特征输入到目标识别阶段的尺度聚合解码器中，获取初步分割预测结果；对所述初步分割预测结果进行结果细分，获取目标前景分割结果； 所述先验信息融合阶段获取所述RGB图像和所述先验信息的融合图像特征，包括以下步骤： S201、将所述RGB图像和所述先验掩码进行融合池化操作，获取带有辅助位置信息的特征向量； S202、将所述特征向量输入到先验信息融合模块中进行更新，获取更新后的带有先验辅助信息的第一数据； 所述先验信息融合模块通过如下公式对所述第一数据进行计算： 其中，GAP表示全局平均池化操作，为所述RGB图像，为所述先验掩码，表示逐元素相乘，V为所述带有辅助位置信息的特征向量，表示、、的通道串联操作，表示卷积层，为第一数据； 所述目标识别阶段通过以下步骤： S301、对所述第一数据执行图像特征压缩处理，获取第二数据； S302、将所述第一数据和所述第二数据输入至编码器，获取层次化特征；其中，将所述第一数据输入至ResNet编码器，获取第一数据的层次化特征，表示为{}，下标i∈{1，2，3，4}；将所述第二数据输入至Swin-Transformer编码器，获取第二数据的层次化特征，表示为{}，下标i∈{1，2，3，4}； S303、将第二数据中相邻层次的特征对输入至邻近聚合模块，获取相邻聚合特征； S304、将第一数据与所述相邻聚合特征输入至尺度聚合解码器模块中，进行跨尺度聚合解码，获取更新后的尺度聚合特征； S305、根据所述尺度聚合特征生成初步分割预测结果；所述初步分割预测结果包括初步预测特征。

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