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龙图腾网获悉武汉纺织大学申请的专利基于边缘信息引导的图像内部遮挡关系预测方法和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：CN117710690B 。

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：202311731853.8，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权基于边缘信息引导的图像内部遮挡关系预测方法和系统是由颜小运;王兆静;胡新荣;李丽;李敏;罗航;王晨;杨凯;邱伊佳;金昊设计研发完成，并于2023-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于边缘信息引导的图像内部遮挡关系预测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于边缘信息引导的图像内部遮挡关系预测方法和系统。所述方法包括边缘检测器和遮挡关系预测器两部分，包括以下步骤：输入图像通过由图像切分模块、多个池化Transformer模块和反卷积模块组成的边缘检测器，生成边缘检测图；然后在遮挡关系预测器中，边缘检测图通过边缘信息引导模块作用于边缘检测器生成的图像元特征上；随后新的图像元特征再依次通过多个池化Transformer模块来优化图像元特征；最后一个反卷积模块将最终得到的图像元特征进行分辨率的调整和放大，并输出遮挡关系图。本发明首次提出了用生成的边缘检测图引导特征计算，并直接生成遮挡关系图的新方法。相比已有的其他方法有更少的计算量，并有更好的预测效果。

本发明授权基于边缘信息引导的图像内部遮挡关系预测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于边缘信息引导的图像内部遮挡关系预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，将输入图像通过边缘检测器，边缘检测器由图像切分模块、池化Transformer模块和反卷积模块组成，输出为边缘检测图； 边缘检测器包括一个图像切分模块、四个池化Transformer模块和一个反卷积模块1，输入图像输入边缘检测器后，依次通过这些模块进行运算；边缘检测器内部的计算和结构具体包括： 步骤1-1，将输入图像通过边缘检测器中的一个图像切分模块；图像切分模块首先将输入图像切分为互相不重叠的空间大小为P×P的子块，并将每个子块特征拉伸为一个图像元特征向量；设输入图像的空间分辨率为H×W，其中H和W分别代表图像的高和宽，则图像切分和特征拉伸后得到的图像元特征的整体维度为HP×WP×C1，C1为图像元特征的长度；然后，将得到的图像元特征通过一个多层感知机层MLP进行特征维度的调整，得到新的图像元特征维度为HP×WP×C2，C2为MLP处理后的图像元特征的长度； 步骤1-2，将步骤1-1得到的图像元特征依次通过四个串联的池化Transformer模块；这四个模块拥有相同的结构，由两个归一化层、一个特征维度转换模块1、一个特征维度转换模块2、一个池化层、两个相加层和一个MLP层组成；步骤1-1得到的图像元特征依次通过这四个池化Transformer模块时，每个池化Transformer模块产生的输出图像元特征的维度完全一致，为HP×WP×C3，C3为每个模块输出的图像元特征的长度； 步骤1-3，将步骤1-2中最后一个池化Transformer模块输出的图像元特征再送入反卷积模块1，输出的结果为空间尺寸为H×W的边缘检测图； 步骤2，将边缘检测图输入到遮挡关系预测器中，通过边缘信息引导模块作用于边缘检测器中最后一个池化Transformer模块生成的图像元特征上，使得边缘信息能够对图像元特征的生成过程进行全局引导，得到新的图像元特征；随后新的图像元特征再依次通过数个池化Transformer模块来优化图像元特征；最后将优化后图像元特征通过反卷积模块，输出遮挡关系图； 遮挡关系预测器包括一个边缘信息引导模块、三个池化Transformer模块和一个反卷积模块2；遮挡关系预测器内部的计算和结构具体包括： 步骤2-1，在边缘信息引导模块内部，将边缘检测器最后一个池化Transformer模块生成的图像元特征通过特征维度转换模块1，将维度由两个维度的特征调整为三个维度的特征；然后，将边缘检测图缩小到和特征图的长宽一样的尺寸；接着，将缩小后的边缘检测图和特征图进行逐通道的相乘；最后，相乘后的特征图再通过特征维度转换模块2，将特征转换为两个维度的图像元特征样式，得到边缘信息引导后的图像元特征； 步骤2-2，将边缘信息引导后的图像元特征首先依次通过三个串联的池化Transformer模块，然后通过反卷积模块2，输出的结果为空间尺寸为H×W的遮挡关系图，即为最终的输出结果。

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