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龙图腾网获悉上海大学申请的专利一种基于循环特征推理的渐进式图像出血预测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：CN116433635B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202310413714.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于循环特征推理的渐进式图像出血预测方法是由张新鹏;冯梦飞;冯国瑞设计研发完成，并于2023-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于循环特征推理的渐进式图像出血预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于循环特征推理的渐进式图像出血预测方法，包括以下步骤：1对初始图像进行预处理；2制作训练集和测试集以及掩膜数据集；3用训练集和相应的掩膜数据集对循环特征推理网络进行训练，识别需要推断的区域并填充，逐步缩小待填充区域；4判断待填充区域是否填充完毕，若否则执行3，若是则进行自适应的特征合并；5通过测试集和相应的掩膜数据集进行测试，得到初始图像除四个角之外四个方向上的出血预测后的图像；6将出血预测后的图像作为先验，训练模型，生成四个角的出血预测小图，再进行图像拼接，实现图像边界处最终的出血预测填充。与现有技术相比，本发明具有预测准确、保留图像语义信息等优点。

本发明授权一种基于循环特征推理的渐进式图像出血预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于循环特征推理的渐进式图像出血预测方法，其特征在于，所述的方法包括以下步骤： 1对初始图像进行预处理，消除图像中的噪声，并进行图像增强； 2在预处理后的图像边缘四个方向上裁剪图像作为训练集，在四个方向上加上需要出血像素数的白边并裁剪图像作为测试集，制作与训练集和测试集相对应的掩膜数据集； 3将训练集和相应的掩膜数据集作为特征图输入到循环特征推理网络进行训练，识别需要推断的区域，使用特征推理模型得到的特征值填充已识别的区域，并逐步缩小待填充区域； 4判断待填充区域是否填充完毕，若否，则执行3，若是，则将循环填充得到的多个特征图进行自适应的特征合并，将特征图转换为RGB图像得到出血预测后图像； 5通过测试集和相应的掩膜数据集进行测试，得到边缘出血后的若干张小图，将小图按顺序拼接回初始图像，得到初始图像除四个角之外四个方向上的出血预测后的图像； 6将5中得到的出血预测后的图像作为先验，在四个拐角处制作训练集和测试集分别训练模型，生成四个角的出血预测小图，再进行图像拼接，实现图像边界处最终的出血预测填充，得到最终的出血预测图像。

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上海大学，其通讯地址为：200444 上海市宝山区上大路99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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