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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利图像编码器、高精度交互式图像分割方法、电子设备和存储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：CN118864490B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202410834157.8，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权图像编码器、高精度交互式图像分割方法、电子设备和存储介质是由曹刘娟;黄有;纪荣嵘;张声传设计研发完成，并于2024-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像编码器、高精度交互式图像分割方法、电子设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种图像编码器、高精度交互式图像分割方法、电子设备和存储介质，解决现有技术中存在的问题，提高交互式分割的计算效率和分割质量，能够在高分辨率图像上实现高精度交互式分割。图像编码器包括以串联形式构建的1个图像嵌入模块、12个Transformer模块和4个循环扫描模块，每3个Transformer模块为1个阶段，每个阶段中最后的Transformer模块前插入1个循环扫描模块；Transformer模块包括串联的注意力计算模块和前馈神经网络模块；注意力计算模块的注意力包括一般窗口注意力和平移窗口注意力，12个Transformer模块中交替分布着这两种注意力。图像编码器主要以窗口注意力计算为主，构建了一般窗口注意力和平移窗口注意力的计算，并配合循环扫描模块来强化图像的全局特征信息融合。

本发明授权图像编码器、高精度交互式图像分割方法、电子设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像编码器，其特征在于： 包括以串联形式构建的1个图像嵌入模块、12个Transformer模块和4个循环扫描模块，每3个Transformer模块为1个阶段，每个阶段中最后的Transformer模块前插入1个循环扫描模块；所述Transformer模块包括串联的注意力计算模块和前馈神经网络模块；所述注意力计算模块的注意力包括一般窗口注意力和平移窗口注意力，12个Transformer模块中交替分布着这两种注意力； 所述图像嵌入模块通过卷积的方式将待标注图像经过线性转换，得到图像特征，其中表示实数空间，和分别表示图像的高和宽； 所述Transformer模块通过所述注意力计算模块对所述图像特征进行空间上的融合，再通过所述前馈神经网络模块进行强化特征； 注意力计算模块的两种注意力计算分别是： 所述一般窗口注意力是将所述图像特征重塑，得到重塑后的图像特征，其中表示预定义的窗口大小，上标表示reshape的缩写，之后对每个窗口的特征并行执行常规注意力计算，完成注意力计算后再经过重塑操作回复原本的特征形式，其中表示窗口化之后特征的序号； 所述平移窗口注意力是通过在所述图像特征的左侧和上方分别填充和个单位的零向量，同时在所述图像特征的右侧和下方填充和个单位的零向量，得到扩张后的图像特征，然后进行所述一般窗口注意力的计算，其中表示预定义的窗口大小，和分别表示预设的横轴、纵轴平移的特征数量，数值均在0到之间； 所述前馈神经网络模块先将所述图像特征经过一般矩阵乘法映射，得到映射图像特征，其中上标表示mapping的缩写；所述映射图像特征经过非线性激活计算后，重新经由另一个线性映射转换为图像特征； 所述循环扫描模块先将输入其中的图像特征展平为短序列特征，再将所述短序列特征短序列特征复制三次后串联得到长序列特征，其中上标和分别表示shortsequence、longsequence；之后，通过多个并行的线性映射产生系数和，其中和是这个线性映射用以产生两个系数的权重；再将系数和共同输入到选择性状态空间模型的计算库中进行序列特征的扫描计算过程，该过程描述为迭代的形式，其中表示这个序列中第个元素的计算结果，表示第个元素对应的特征，与具有相同的维度，表示序列中元素的序号；遍历计算这个序列中所有元素后输出的作为这个扫描计算过程的最终结果，再通过等长划分并以求和的方式进行合并序列得到合并序列特征，最后经过重塑操作将合并序列特征转换为图像特征作为循环扫描模块的输出。

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