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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种内容图像对象分离的风格迁移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：CN119559036B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411642293.3，技术领域涉及：G06T3/04；该发明授权一种内容图像对象分离的风格迁移方法是由郑钰辉;周肖桐;张国庆设计研发完成，并于2024-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种内容图像对象分离的风格迁移方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种内容图像对象分离的风格迁移方法，包括：提取目标图像的风格图像和内容图像，以显著目标检测模块处理风格图像，区分风格主体对象与背景对象；构建深度估计机制，以深度估计模块处理内容图像，获取内容图像的深度信息；以卷积特征通道的风格分离属性为基础，提取风格主体对象的特征，并设计不透明度敏感的损失函数，得到风格化主体对象迁移结果；结合内容背景包含复杂对象的特点，以散焦与实例归一化为基础，调整其清晰度与风格信息，以得到风格化背景迁移结果；最后组合对象迁移结果。本发明在面对内容主体纷乱的内容图像时，通过深度估计机制，引导风格迁移模块实现风格迁移，有效解决了复杂场景风格迁移结果杂乱的问题。

本发明授权一种内容图像对象分离的风格迁移方法在权利要求书中公布了：1.一种内容图像对象分离的风格迁移方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、提取目标图像的风格图像和内容图像，将风格图像输入显著目标检测模块，区分风格图像的主体对象与背景对象； 步骤2、基于内容图像中场景与主体多而杂、相同主体处于相同深度的特点，构建深度估计机制，将内容图像输入深度估计模块，再根据摄影图像拍摄自不同相机模型的模糊性，构建标准相机空间变换，利用标准相机变换与去标准化操作估计内容图像中的深度信息，实现分离内容图像为兴趣区域图像与非兴趣区域图像； 步骤3、对于风格图像主体对象，基于其纹理特征明显的特点，以傅里叶变换与深度卷积特征通道的风格分离属性为基础，提取风格图像主体对象的风格特征，并设计不透明度敏感的损失函数，对主体对象的迁移结果进行训练，得到风格化主体对象迁移结果； 步骤4、对与风格图像背景对象，基于其颜色单一的特点，结合内容非兴趣对象包含复杂对象的特点，以背景散焦与自适应实例归一化为基础，调整内容非兴趣对象的清晰度与风格信息，以得到风格化背景对象迁移结果； 步骤5、将风格化主体对象迁移结果和风格化背景对象迁移结果进行合并，实现目标图像的对象分离的风格迁移。

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南京信息工程大学，其通讯地址为：210032 江苏省南京市江北新区宁六路219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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