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龙图腾网获悉上海海事大学申请的专利一种结合注意力机制的图像优化方法及系统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：CN120894243B 。

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：202511374415.X，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种结合注意力机制的图像优化方法及系统是由高海翔;徐艳丽设计研发完成，并于2025-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合注意力机制的图像优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种结合注意力机制的图像优化方法及系统，本发明涉及图像优化技术领域，解决了常采用全局统一参数调整如整体锐化，无法针对目标区域如人物主体与背景区域进行差异化处理，导致优化后的图像视觉重点不突出的问题，本发明基于预设权重系数如Query为人物时，A1=0.685侧重拐点数量，对相似特征的组合进行进程特征计算Value值，通过最大化进程特征筛选最优组合；此机制可抑制非目标特征如背景中的小狗的干扰，确保待优化特征如人物群体的精准锁定，实现注意力机制中Value值的高效计算。

本发明授权一种结合注意力机制的图像优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种结合注意力机制的图像优化方法，其特征在于，包括以下步骤： P1、对所输入的查询特征进行确定，并依据所确定的查询特征，从云端数据库中锁定此类查询特征所关联的多组关联模板，并对关联模板进行特征校验，确认模板特征； P2、采用Sobel算法对待优化图像内所存在的梯度像素点进行确认，并依据所确认的梯度像素点确认图像内所存在的特征单体，并基于关联模板所确认的模板特征，对所存在的若干个特征单体进行重合度校验，锁定相似特征； 对相似特征进行锁定的具体方式为： 将特征单体的封闭式梯度轮廓与二维坐标系结合，确认不同轮廓点位所关联的二维坐标，再将若干组二维坐标进行均值处理，确认均值坐标，并将均值坐标所关联的点位标定在特征单体内，并记作特征单体的中心点； 采用对关联模板确认模板特征相同的处理方式，对特征单体内所存在的单体特征进行标定，随机选定一组关联模板，对特征单体进行重合度校验，使单体特征与模板特征进行重合，在重合时，两组垂线的最长垂线重合，最短垂线重合，完成重合后，使特征单体进行缩放，并记录不同缩放进程中特征单体与关联模板的重合度，其重合度在确认时，将二者重合区域的面积记作M1，将关联模板的总面积参数记作M2，其重合度=M1÷M2，若存在某个缩放进程的重合度满足：重合度≥98％，则将此特征单体记作相似特征，反之，则采用其他的关联模板对特征单体进行相似特征的确认； 以此类推，对待优化图像内所存在的若干组相似特征依次进行确认； P3、基于待优化图像内所标定的若干组相似特征，对每个相似特征需要进行特征校验的多组特征参数依次进行标定； P4、将若干组相似特征进行随机组合，并依据不同特征参数所关联的权重系数，锁定对应组合进程所关联的进程特征，基于多次的组合进程，选定最优组合，以此锁定待优化特征； P5、依据待优化图像内所确定的若干组待优化特征，基于设定的优化对象，对待优化特征进行优化处理，生成优化图像并展示； 对待优化特征进行优化处理的具体方式为： 将图像内的待优化特征所关联的分辨率和清晰度进行递增，将图像内不属于待优化特征的其他区域所关联的分辨率进行递减，使待优化特征更为明显； 当对应分辨率以及清晰度达到所设定的最大值时，完成优化处理进程，其最大值均为预设值。

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