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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利基于多尺度特征增强与原型融合的图像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：CN120833488B 。

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：202511323820.9，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于多尺度特征增强与原型融合的图像分割方法及系统是由刘康;苗刚;李学龙;宋达微;黄举设计研发完成，并于2025-09-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度特征增强与原型融合的图像分割方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了基于多尺度特征增强与原型融合的图像分割方法及系统，涉及图像处理技术领域，其中方法包括：将支持图像和查询图像输入残差网络Resnet，分别提取支持特征和查询特征；将支持特征和查询特征输入多尺度特征增强模块，得到增强支持特征和增强查询特征；将增强支持特征和增强查询特征输入原型融合模块，得到最终掩码；将最终掩码输入分割头，对最终掩码进行分割，得到查询图像的分割结果。本申请的方法结合多尺度特征增强模块和原型融合模块，解决了小样本图像语义分割中存在的类内差异大和类间差异小的问题。

本发明授权基于多尺度特征增强与原型融合的图像分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多尺度特征增强与原型融合的图像分割方法，其特征在于，包括： 将支持图像和查询图像输入残差网络Resnet，以分别提取支持特征和查询特征； 将所述支持特征和所述查询特征输入多尺度特征增强模块，所述多尺度特征增强模块包括多特征融合单元和特征增强单元，所述多特征融合单元包括并行的串行卷积分支和特征选择分支，所述串行卷积分支通过多个串联的卷积块提取所述支持特征和所述查询特征的多尺度空间信息，所述特征选择分支通过空间划块和前馈网络对所述支持特征和所述查询特征中的关键区域进行注意力建模，所述多尺度空间信息和注意力建模的结果相加后形成支持融合特征以及查询融合特征；所述特征增强单元通过通道级别的注意力调控机制自适应调整所述支持融合特征以及所述查询融合特征的权重，分别得到增强支持特征和增强查询特征； 将所述增强支持特征和所述增强查询特征输入原型融合模块，所述原型融合模块先根据所述增强支持特征计算初始原型，然后根据所述初始原型和所述增强查询特征生成初始分割掩码，接着经过多个阶段的迭代优化更新所述初始分割掩码，得到最终掩码； 将所述最终掩码输入分割头，所述分割头对所述最终掩码进行分割，得到所述查询图像的分割结果； 其中，对所述初始分割掩码进行迭代优化更新时，先基于所述增强查询特征和所述初始分割掩码生成一阶段查询原型，将所述一阶段查询原型与所述初始原型加权，得到一阶段增强原型，基于所述增强查询特征和所述一阶段增强原型之间的余弦相似度生成一阶段分割掩码；然后基于所述增强查询特征和所述一阶段分割掩码生成二阶段查询原型，将所述初始原型与所述一阶段增强原型以及所述二阶段查询原型加权，得到二阶段增强原型，将所述一阶段分割掩码和二阶段分割掩码加权组合生成二阶段分割掩码；接着基于所述增强查询特征和所述二阶段分割掩码生成三阶段查询原型，将所述初始原型、所述一阶段增强原型、所述二阶段增强原型和所述三阶段查询原型加权，得到三阶段增强原型，基于所述增强查询特征和所述三阶段增强原型之间的余弦相似度生成预测掩码；将所述一阶段分割掩码、所述二阶段分割掩码和所述预测掩码加权求和得到所述最终掩码。

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西北工业大学，其通讯地址为：710000 陕西省西安市碑林区友谊西路127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”。

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