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龙图腾网获悉张国栋申请的专利一种基于文本分割的两阶段场景文本擦除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：CN116012835B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202310138579.7，技术领域涉及：G06V20/62；该发明授权一种基于文本分割的两阶段场景文本擦除方法是由张国栋;赖沁玲设计研发完成，并于2023-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于文本分割的两阶段场景文本擦除方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于文本分割的两阶段场景文本擦除方法，方法包括以下步骤：构建数据集：将现有的文本分割数据集和场景文本擦除数据集整理并收集；场景文本分割：利用训练好的多尺度注意力文本分割网络对场景文本进行分割，从而得到文本图像；场景文本擦除：利用训练好的文本擦除网络进行场景文本擦除，生成真实的无文本图像。本发明采用两阶段的训练方法，可以有效的擦除场景文本图像中的文字，并且可以选择性擦除文本，可应用于图像隐私保护、去除水印、场景文本编辑等多领域，提供更加真实的背景图像。

本发明授权一种基于文本分割的两阶段场景文本擦除方法在权利要求书中公布了：1.一种基于文本分割的两阶段场景文本擦除方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建数据集：将现有的文本分割数据集和场景文本擦除数据集整理并收集，并为场景文本擦除数据集人工标注出精确的文本掩码，利用这些文本掩码，通过场景文本大小编辑技术，合成含有不同尺寸文本的自然场景图像； 场景文本分割：构建一个多尺度注意力文本分割网络，将训练集预处理后输入到多尺度注意力文本分割网络中进行训练，利用训练好的多尺度注意力文本分割网络对场景文本进行分割，从而得到文本图像； 多尺度注意力文本分割网络由三个主要模块组成，具体为文本信息增强模块、文本分割模块、双感知解码器，整体结构是基于经典编码器-解码器结构进行设计的，它的输入是一张自然场景文本图片； 多尺度注意力文本分割网络的总损失函数由三个损失函数组成，具体如公式1所示： 其中，，表示各个损失函数的权重； 输入到网络中训练的图像为，经过网络提取特征,并且经过激活函数得到每个像素点对应每个类别的概率即为预测分割图，预测分割图由真实分割图进行监督，得到交叉熵损失函数，具体如公式2所示 与其他分割任务不同的是，文字边缘边界对文本分割的效果十分重要，所以这里表示用文字边缘边界来做一个加权的交叉熵损失，进一步提高文本精度；WCE操作是以为权重的和之间的交叉嫡损失,为图片中文字边界区域的二进制映射值,在文本边界上=1，否则为0； 此外，考虑到文本风格的多样性，多语言文本有很多复杂的笔画，加入了损失来抑制背景噪声，使分割结果中的文本笔划连贯和平滑，具体如公式5所示: 场景文本擦除：构建一个基于生成式对抗网络的文本擦除网络，将标注好的含有文本掩码的场景文本擦除数据集输入到文本擦除网络中训练，最后，利用训练好的文本擦除网络进行场景文本擦除，生成真实的无文本图像。

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张国栋，其通讯地址为：321000 浙江省金华市婺城区北山路299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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