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龙图腾网获悉长春工程学院申请的专利一种云端图像高效合成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：CN121563804B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202610092469.5，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权一种云端图像高效合成方法是由郭瑞;孙晓晖;王桂龙;付浩海;刘金梅;杜月娇;黄艳;王煜;岳曦东设计研发完成，并于2026-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种云端图像高效合成方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种云端图像高效合成方法，属于图像处理领域，包括对前景图像的掩模计算边缘距离变换生成多级边界信息图；将背景图像与前景图像转换至Lab颜色空间，并将Lab通道、掩模及多级边界信息图共同输入至生成器网络，输出Lab颜色空间下的初步融合图像；采用亮度鉴别器和色度鉴别器分别判别所述初步融合图像与真实融合图像在L通道的局部纹理一致性，以及在a、b通道的全局色彩和谐性；基于总损失函数对生成器网络及鉴别器进行对抗训练直至网络模型收敛，并使用收敛后的生成器网络生成最终的融合图像。本发明能保证融合图像在细节纹理和整体色调上的高度真实感与一致性。

本发明授权一种云端图像高效合成方法在权利要求书中公布了：1.一种云端图像高效合成方法，其特征在于，包括以下步骤： 对前景图像的掩模计算边缘距离变换生成多级边界信息图；将背景图像与前景图像转换至Lab颜色空间，并将Lab通道、掩模及多级边界信息图共同输入至生成器网络，所述生成器网络内置L-a-b跨通道注意力模块，该模块能够实现L通道与a、b通道特征图间的双向注意力加权，输出Lab颜色空间下的初步融合图像； 采用亮度鉴别器和色度鉴别器分别判别所述初步融合图像与真实融合图像在L通道的局部纹理一致性，以及在a、b通道的全局色彩和谐性；计算由所述鉴别器产生的对抗损失、所述初步融合图像与真实融合图像在Lab颜色空间下的L1像素损失、以及Lab通道间梯度相关性损失的加权和得到的总损失函数； 基于所述总损失函数对所述生成器网络及鉴别器进行对抗训练直至网络模型收敛，并使用收敛后的生成器网络生成最终的融合图像； 所述对前景图像的掩模计算边缘距离变换生成多级边界信息图，包括： 对所述前景图像的二值掩模进行距离变换生成距离变换图； 设定第一预定距离阈值及第二预定距离阈值，其中第二预定距离阈值大于第一预定距离阈值； 生成第一级边界信息图，其中距离变换图上值小于或等于第一预定距离阈值的像素点赋值为1，其余为0； 生成第二级边界信息图，其中距离变换图上值大于第一预定距离阈值且小于或等于第二预定距离阈值的像素点赋值为1，其余为0； 生成第三级边界信息图，其中距离变换图上值大于第二预定距离阈值的像素点赋值为1，其余为0； 将所述第一级边界信息图、第二级边界信息图、第三级边界信息图堆叠构成所述多级边界信息图。

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