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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种基于边界增强的图像分割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：CN116205927B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202310165505.2，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权一种基于边界增强的图像分割方法是由古晶;孙新凯;翟得胜;杨淑媛;冯婕;侯彪;刘芳;焦李成设计研发完成，并于2023-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于边界增强的图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于边界增强的图像分割方法，包括：建立边界增强的图像分割网络模型，并利用训练好的网络模型对输入图像进行分割；其中，图像分割网络模型的编码器包括第一特征提取模块、边界提取模块以及第二特征提取模块，主要用于提取输入图像的边界特征和边界标签，以获得不同尺度的特征图；图像分割网络模型的解码器包括双向互增强模块和一个多尺度注意力聚合模块，主要用于基于尺度维度、空间维度以及通道维度对增强特征图进行注意力聚合处理，得到多维度融合特征图。该方法提取到的边界信息更加准确，使获得的多维度融合特征图突出能够更加有效提高分割结果准确率的空间信息和语义信息，从而提高了图像分割的准确率。

本发明授权一种基于边界增强的图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于边界增强的图像分割方法，其特征在于，包括： 基于编码器-解码器框架建立边界增强的图像分割网络模型； 对所述图像分割网络模型进行训练，并利用训练好的网络模型对输入图像进行分割，得到分割结果图； 其中，所述图像分割网络模型的编码器包括第一特征提取模块、边界提取模块以及第二特征提取模块； 所述第一特征提取模块用于输入图像进行特征提取，得到第一特征图； 所述边界提取模块用于提取所述第一特征图的边界特征，同时提取输入图像对应的图像标签的边界标签，并利用所述边界标签对输出的边界特征进行监督，得到边界特征图； 所述第二特征提取模块用于对所述第一特征图和所述边界特征图进行多尺度特征提取，得到不同尺度的特征图； 所述图像分割网络模型的解码器包括双向互增强模块和一个多尺度注意力聚合模块；所述双向互增强模块用于对所述不同尺度的特征图进行处理，得到不同尺度的增强特征图； 所述多尺度注意力聚合模块用于基于尺度维度、空间维度以及通道维度对所述增强特征图进行注意力聚合处理，得到多维度融合特征图。

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西安电子科技大学，其通讯地址为：710071 陕西省西安市太白南路2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”。