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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种掩码引导的遥感图像精确边界分割模型进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：CN120747518B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202511207160.8，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种掩码引导的遥感图像精确边界分割模型进化方法是由王笑鸣;张艳宁;王鹏;张世周设计研发完成，并于2025-08-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种掩码引导的遥感图像精确边界分割模型进化方法在说明书摘要公布了：本发明属于模式识别技术领域，具体公开了一种掩码引导的遥感图像精确边界分割模型进化方法，包括：获取原始遥感图像，并根据原始遥感图像的标注信息构建掩码图像；构建遥感图像精确边界分割模型的潜在扩散模型模块；基于确定性扩散过程，利用掩码图像指导潜在扩散模型模块学习去噪过程，并输出掩码特征；构建遥感图像精确边界分割模型的Transformer预测头模块；构建损失函数对遥感图像精确边界分割模型进行优化训练，完成遥感图像精确边界分割模型进化。本发明解决了传统的随机扩散过程中高斯噪声的随机性给U‑Net特征带来不必要的扰动，导致其不适用于确定性分割任务的问题。

本发明授权一种掩码引导的遥感图像精确边界分割模型进化方法在权利要求书中公布了：1.一种掩码引导的遥感图像精确边界分割模型进化方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取原始遥感图像，并根据原始遥感图像的标注信息构建掩码图像； 构建遥感图像精确边界分割模型的潜在扩散模型模块； 基于确定性扩散过程，利用掩码图像指导潜在扩散模型模块学习去噪过程，并输出掩码特征； 构建遥感图像精确边界分割模型的Transformer预测头模块； 构建损失函数对包含潜在扩散模型模块和Transformer预测头模块的遥感图像精确边界分割模型进行优化训练，完成遥感图像精确边界分割模型进化； 所述根据原始遥感图像的标注信息构建掩码图像，具体为： 将原始遥感图像划分为多个块，每个实例通过唯一RGB颜色区分，基于遥感图像中实例掩码中心在原始遥感图像中的绝对位置为每个块分配一个固定的颜色，得到RGB掩码图像； 所述潜在扩散模型模块由变分自编码器和U-Net构成； 所述变分自编码器，用于接收原始遥感图像和掩码图像，并分别对随原始遥感图像和掩码图像进行特征提取，得到原始遥感图像的潜在表征和掩码图像的潜在表征； 所述U-Net，用于接收原始遥感图像的潜在表征和掩码图像的潜在表征，去除原始遥感图像的潜在表征的噪声和掩码图像的潜在表征的噪声，并在U-Net的L={3,6,9}层中获取中间层的多级特征。

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