买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利基于边缘增强与区域特征驱动的涟漪式图像分割优化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：CN120655664B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202510811033.2，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权基于边缘增强与区域特征驱动的涟漪式图像分割优化方法是由缪燕子;卜冉;王宇;陈光侠;丁为保;陆仝设计研发完成，并于2025-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于边缘增强与区域特征驱动的涟漪式图像分割优化方法在说明书摘要公布了：基于边缘增强与区域特征驱动的涟漪式图像分割优化方法，该方法提出的“涟漪式机制”是指一种以边缘与区域为结构中心，通过方向感知与结构交互逐层扩散特征语义的建模策略。该机制主要由扫描增强模块与嵌套的态权键值网络NSKV两部分组成，其中扫描增强模块包含边缘增强、区域增强与交互式双重扫描模块，用于多方向、多层级建模局部与结构特征；态权键值网络则是一种具备状态保持能力的序列建模结构，融合了递归建模的记忆性与注意力机制的表达能力，本发明能够在保持高计算效率的同时建模远程依赖与时序上下文信息，从而提升整体结构感知与分割精度。

本发明授权基于边缘增强与区域特征驱动的涟漪式图像分割优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于边缘增强与区域特征驱动的涟漪式图像分割优化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：构建特征编码主干结构；采用四阶段嵌套式态权键值网络作为编码器主干网络结构，输入图像后首先通过卷积主干模块提取全局图像特征并将其划分为多个块和子块，再通过主干结构的内嵌套的态权键值网络建模局部区域的语义关联，外嵌套的态权键值网络捕捉句子级块之间的长距离依赖，最终拼接输出跨子图域间特征图； S2：引入边缘增强机制；在步骤S1提取的全局图像特征的块与子块的基础上，构建边缘增强各块与子块结构性区域的边界信息从而得到边缘增强特征图； S3：引入区域增强机制；在步骤S2提供的边缘增强特征图的基础上，引入一种具有方向选择性的轻量级区域增强模块，通过轴向卷积建模边界内部区域的细粒度区域特征分布，得到区域增强特征图； S4：引入交互式双重扫描机制；将步骤S1的跨子图域间特征图、S2的边缘增强特征图、S3得到的区域增强特征图拼接后输入交互式双重扫描模块，将跨子图域间特征图、边缘增强特征图与区域增强特征图进行多方向、双分支的序列建模，输出融合后的上下文增强特征图，作为编码器第一阶段的输出；此后，重复步骤S1中的嵌套式态权键值网络NSKV到步骤S4三次，得到其余三阶段不同尺度的上下文增强特征图； S5：解码器的输出分割及训练过程；在解码器阶段，通过对称结构的解码器逐步上采样与通道还原，并结合跳跃连接与步骤S4输出的四阶段上下文增强特征图生成最终的语义分割图。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国矿业大学，其通讯地址为：221100 江苏省徐州市大学路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。