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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利一种图像处理方法、装置、设备以及存储介质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：CN110752028B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：201911002156.2，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权一种图像处理方法、装置、设备以及存储介质是由李悦翔;陈嘉伟;郑冶枫设计研发完成，并于2019-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像处理方法、装置、设备以及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种图像处理方法、装置、设备及存储介质，其中，该方法包括：获取待处理的目标图像；对所述目标图像进行多层级特征提取并对每个层级提取的特征图进行尺度标准化处理得到多个特征图；对所述多个特征图进行特征融合得到融合特征，根据所述融合特征确定多层级各自的权重，根据所述多个层级各自的权重对所述多个特征图加权得到目标特征图；根据所述目标特征图确定所述目标图像对应的检测结果。该方法能够实现高低层级间全局性跨层级的信息流动，提高图像检测性能。

本发明授权一种图像处理方法、装置、设备以及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像处理方法，其特征在于，应用于高低层级间全局性跨层级的信息流动，所述方法包括： 获取待处理的目标图像，所述目标图像为医疗影像图像； 通过预训练的图像检测模型中的特征提取模块，从不同特征提取层中，对所述目标图像进行多层级特征提取并对每个层级提取的特征图进行尺度标准化处理得到多个特征图，其中，不同特征提取层中所针对提取的特征维度、特征提取目标、特征图的尺度不同，所述特征提取模块为ResCNN-101网络，所述尺度标准化处理是将不同尺度的特征图统一为相同尺度的特征图； 将所述多个特征图输入特征图数据融入层，通过所述特征图数据融入层将所述多个特征图在通道方向上进行加和得到特征融入图，向全局池化层输出所述特征融入图； 通过所述全局池化层利用如下公式1将所述特征融入图压缩成1x1的向量，并向全连接层输出所述1x1的向量； 公式1； s为经全局池化层处理得到的特征，表示全局池化层函数，为特征融入图；H、W分别为特征融入图的长和宽，C为特征张量的通道数，i,j表示特征图中的像素坐标； 通过所述全连接层利用如下公式2将所述1x1的向量映射到特征空间，在所述特征空间中通过激活层激活得到各个层级特征在各个位置的权重值； 公式2； Z为经全连接层处理得到的特征；表示全连接层函数；和分别表示ReLU层和BN层的处理函数；中的W为非线性变换； 根据各个层级特征在各个位置的权重值对各个层级的所述多个特征图进行注意力激活，并通过融合层对激活后特征图进行特征融合得到目标特征图，所述目标特征图所包括的信息量是从各个特征提取维度考虑、全局性筛选所得的； 根据所述目标特征图确定所述目标图像对应的检测结果； 根据所述目标图像对应的检测结果，在所述目标图像的基础上突出显示目标区域。

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