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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种融合自监督语义引导与条件调制机制的图像分割方法及其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：CN120580252B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202511087539.X，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种融合自监督语义引导与条件调制机制的图像分割方法及其系统是由陈奇良;马玉良;林如意;孟明;张卫设计研发完成，并于2025-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合自监督语义引导与条件调制机制的图像分割方法及其系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种融合自监督语义引导与条件调制机制的图像分割方法及其系统。本发明通过将二维图像输入至训练好的扩散分割网络，实现对图像的分割。在主干路径中引入双通道的条件调制机制，将时间嵌入映射为系数调控特征演化，将条件路径提取的语义先验信息映射为仿射参数，按通道缩放偏移特征，在通道维度执行逐层仿射变换，实现语义条件的深度融合，提升模型在不同空间尺度下的语义一致性保持能力，有助于恢复模糊边界与细碎结构。引入结构感知的复合损失函数，提升模型对目标区域的分割完整性与边界清晰度。本发明通过融合自监督语义引导与条件调制机制，有效解决现有图像分割方法在结构一致性、边界精度和标注依赖方面的技术缺陷。

本发明授权一种融合自监督语义引导与条件调制机制的图像分割方法及其系统在权利要求书中公布了：1.一种融合自监督语义引导与条件调制机制的图像分割方法，所述方法包括： 获取二维图像及其对应的掩膜图像，构建数据集； 构建融合自监督语义引导与条件调制机制的扩散分割网络，并利用数据集对其进行训练； 将待处理的二维图像输入至训练好的扩散分割网络，实现对图像的分割； 其特征在于，所述融合自监督语义引导与条件调制机制的扩散分割网络包括条件路径、主干路径；所述条件路径获取二维图像的语义先验信息，所述主干路径在语义先验信息的语义条件调制机制下执行逐步去噪，预测图像分割结果； 其中，所述主干路径采用扩散模型，所述扩散模型的反向马尔可夫链过程中每个时间步采用基于残差块的条件式U-Net架构执行逐步去噪； 所述基于残差模块的条件式U-Net架构包括编码模块、瓶颈模块、解码模块； 所述编码模块中每一编码层包括多个残差块、以及设置在相邻残差块间的卷积层，相邻编码层间设置有下采样单元； 所述解码模块的结构与编码模块对称，相邻解码层间设置有上采样单元； 所述瓶颈模块用于连接编码与解码路径，包含多个残差块、以及设置在相邻残差块间的卷积层； 所述编码模块、瓶颈模块、解码模块中，每个残差块内部集成时间步条件调制与语义条件调制，其中时间步条件调制将时间步嵌入向量通过时间步条件调制层映射为时间步调制系数后加至中间激活通道进行时间步调制，得到中间激活特征，用于刻画扩散过程中的时间变化；语义条件调制是将条件路径提取的语义先验信息通过语义条件调制层映射为语义条件调制系数后对经过时间步条件调制后的中间激活特征进行语义条件调制，作为残差块的最终输出特征； 所述时间步嵌入向量是将当前扩散模型时间步t通过正余弦函数生成位置编码，再经多层感知机映射为固定维度。

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