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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司清远供电局申请的专利一种图像处理方法、装置、设备及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：CN116883876B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202310884319.4，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种图像处理方法、装置、设备及介质是由朱红涛;万宇宏;苏超;陈建华;龚翔;卢伯添设计研发完成，并于2023-07-18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、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种图像处理方法、装置、设备及介质。其中，该方法通过图像采集器获取待检测区域的采集图像，并基于特征提取模型分别提取采集图像中目标零件的表面显著性特征和边缘显著性特征；根据表面显著性特征和边缘显著性特征，确定目标零件的边缘加强显著性特征；根据边缘加强显著性特征和表面显著性特征，确定目标零件的表面融合显著性特征；根据边缘加强显著性特征和表面融合显著性特征，确定目标零件的目标特征。本技术方案，通过利用目标零件的表面特征信息和边缘特征信息之间的互补性，以确保目标零件特征的完整性，提高目标零件分割的准确性。

本发明授权一种图像处理方法、装置、设备及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，所述方法包括： 通过图像采集器获取待检测区域的采集图像，并基于特征提取模型分别提取所述采集图像中目标零件的表面显著性特征和边缘显著性特征； 根据所述表面显著性特征和所述边缘显著性特征，确定所述目标零件的边缘加强显著性特征； 根据所述边缘加强显著性特征和所述表面显著性特征，确定所述目标零件的表面融合显著性特征； 根据所述边缘加强显著性特征和所述表面融合显著性特征，确定所述目标零件的目标特征； 其中，所述特征提取模型，包括： 主干网络、第一显著性特征提取网络、第二显著性特征提取网络、引导网络和显著性监督网络； 其中，所述主干网络，包括： 卷积层，用于生成边缘显著性特征； 最大池化层，用于减少模型参数； 第一改进残差块，用于生成第一表面显著性特征； 第二改进残差块，用于生成第二表面显著性特征； 第三改进残差块，用于生成第三表面显著性特征； 所述第一显著性特征提取网络，用于对第三表面显著性特征先进行双线性差值和卷积处理，再与边缘显著性特征逐像素相加，最后进行卷积处理，得到边缘加强显著性特征； 所述第二显著性特征提取网络，用于对第三表面显著性特征进行卷积处理，得到第三表面加强显著性特征；对第三表面显著性特征先进行双线性插值和卷积处理，再与第二表面显著性特征逐像素相加，最后进行卷积处理，得到第二表面加强显著性特征；对第二表面加强显著性特征先进行双线性插值和卷积处理，再与第一表面显著性特征逐像素相加，最后进行卷积处理，得到第一表面加强显著性特征； 所述引导网络，用于将边缘加强显著性特征分别与经过双线性插值和卷积处理的第一表面加强显著性特征、第二表面加强显著性特征和第三表面加强显著性特征进行逐像素相加，再分别进行卷积处理，得到第一表面融合显著性特征、第二表面融合显著性特征和第三表面融合显著性特征；最后对第一表面融合显著性特征、第二表面融合显著性特征和第三表面融合显著性特征进行逐像素相加，得到总表面融合显著性特征； 所述显著性监督网络，用于分别对经过卷积处理的边缘加强显著性特征、第一表面加强显著性特征、第二表面加强显著性特征、第三表面加强显著性特征、第一表面融合显著性特征、第二表面融合显著性特征、第三表面融合显著性特征和总表面融合显著性特征进行损失值计算。

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广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司清远供电局，其通讯地址为：510000 广东省广州市越秀区东风东路757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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