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龙图腾网获悉广东海洋大学申请的专利基于边缘-骨架双约束的曲线结构分割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：CN121120664B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511672433.6，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权基于边缘-骨架双约束的曲线结构分割方法及系统是由连松炜;羊子鸣;杨柳;于跃;邹利兰设计研发完成，并于2025-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于边缘-骨架双约束的曲线结构分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种基于边缘‑骨架双约束的曲线结构分割方法及系统，方法包括：获取曲线状目标图像，对曲线状目标图像进行预处理，得到边缘图、骨架图和文本提示；将边缘图、骨架图和文本提示输入至边缘‑骨架双约束生成器中进行训练，得到训练好的边缘‑骨架双约束生成器；利用训练好的边缘‑骨架双约束生成器生成合成图像‑掩码对，将合成图像‑掩码对与真实数据集融合，得到训练数据集；利用训练数据集训练曲线状结构分割模型，得到训练好的曲线状结构分割模型；将待分割的曲线状目标图像输入至训练好的曲线状结构分割模型中，得到分割结果；本发明能够提升曲线状结构分割性能。

本发明授权基于边缘-骨架双约束的曲线结构分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于边缘-骨架双约束的曲线结构分割方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S100，获取曲线状目标图像，对所述曲线状目标图像进行预处理，得到边缘图、骨架图和文本提示； S200，构建基于稳定扩散模型和控制网络的边缘-骨架双约束生成器，将所述边缘图、骨架图和文本提示输入至所述边缘-骨架双约束生成器中进行训练，得到训练好的边缘-骨架双约束生成器； S300，利用训练好的边缘-骨架双约束生成器生成合成图像-掩码对，将所述合成图像-掩码对与真实数据集融合，得到训练数据集； S400，利用所述训练数据集训练曲线状结构分割模型，得到训练好的曲线状结构分割模型； S500，将待分割的曲线状目标图像输入至训练好的曲线状结构分割模型中，得到分割结果； S200具体包括： S210，构建基于稳定扩散模型和控制网络的边缘-骨架双约束生成器，所述稳定扩散模型包括变分自编码器、多模态Transformer去噪器以及多个文本编码器； S220，采用所述变分自编码器对真实的曲线状目标图像进行压缩，得到潜空间中的压缩图像；利用多个所述文本编码器将文本提示分别编码为对应的文本向量，再通过向量拼接得到综合文本向量；通过时间步嵌入将扩散步映射为时间向量； S230，将所述边缘图与骨架图进行双通道堆叠，构建结构条件，并将其输入至控制网络，输出结构约束特征； S240，在训练阶段，对压缩图像添加噪声样本以获得加噪图像，将所述加噪图像、综合文本向量、时间向量以及结构约束特征输入至多模态Transformer去噪器，输出预测噪声； S250，通过对比预测噪声与噪声样本的差异构建损失函数，利用反向传播优化模型参数，迭代训练直至损失函数收敛，得到训练好的边缘-骨架双约束生成器。

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