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龍圖騰網(wǎng)獲悉內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué)申請(qǐng)的專(zhuān)利一種基于弱監(jiān)督學(xué)習(xí)與多階段分割的手排羊絨圖像邊界精細(xì)化處理方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120125454B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202510051110.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T5/70；該發(fā)明授權(quán)一種基于弱監(jiān)督學(xué)習(xí)與多階段分割的手排羊絨圖像邊界精細(xì)化處理方法是由張樂(lè)敦;吉亞圖設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-01-13向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本一種基于弱監(jiān)督學(xué)習(xí)與多階段分割的手排羊絨圖像邊界精細(xì)化處理方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種基于弱監(jiān)督學(xué)習(xí)與多階段分割的手排羊絨圖像邊界精細(xì)化處理方法，首先，通過(guò)基礎(chǔ)弱監(jiān)督?師生網(wǎng)絡(luò)得到粗粒度的trimap圖，并通過(guò)分割獲得羊絨密集alpha圖、邊緣區(qū)域和稀疏區(qū)域。然后，使用全局冷損與局部蟻損算法擴(kuò)展羊絨邊緣區(qū)，得到擴(kuò)展后的邊緣區(qū)域，并輸入?yún)f(xié)同并行多分辨率卷積網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行精細(xì)羊絨邊緣分割。對(duì)稀疏區(qū)域采用輕量三重?fù)p失網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分割，獲得粗粒度羊絨稀疏區(qū)域alpha圖。最后，通過(guò)連續(xù)性判斷，合成精細(xì)羊絨稀疏區(qū)域alpha圖，結(jié)合三種alpha圖進(jìn)行批量歸一化并拼接，輸出最終的整體alpha圖。該方法可有效提高羊絨區(qū)域分割精度，特別是細(xì)粒度和邊緣處理的魯棒性，解決了現(xiàn)有手排羊絨只能由人工檢測(cè)長(zhǎng)度，同時(shí)減少了像素級(jí)圖像的標(biāo)注成本。

本發(fā)明授權(quán)一種基于弱監(jiān)督學(xué)習(xí)與多階段分割的手排羊絨圖像邊界精細(xì)化處理方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于弱監(jiān)督學(xué)習(xí)與多階段分割的手排羊絨圖像邊界精細(xì)化處理方法，其特征在于，包括： 獲取羊絨訓(xùn)練樣本圖像，利用待訓(xùn)練的基礎(chǔ)弱監(jiān)督-師生網(wǎng)絡(luò)得到粗粒度的trimap圖，并分割得到粗粒度羊絨密集區(qū)域alpha圖、羊絨邊緣區(qū)和羊絨稀疏區(qū)； 對(duì)所述羊絨邊緣區(qū)進(jìn)行邊界擴(kuò)展，將擴(kuò)展后的羊絨邊緣區(qū)同原圖裁剪，獲得原圖羊絨邊緣區(qū)圖像，隨后采用協(xié)同并行多分辨率卷積網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行羊絨邊緣分割，得到精細(xì)羊絨邊緣區(qū)域alpha圖； 對(duì)所述羊絨稀疏區(qū)同原圖裁剪，獲得原圖羊絨稀疏區(qū)圖像，利用輕量三重?fù)p失網(wǎng)絡(luò)得到粗粒度羊絨稀疏區(qū)域alpha圖；所述輕量三重?fù)p失網(wǎng)絡(luò)由完成訓(xùn)練的所述基礎(chǔ)弱監(jiān)督-師生網(wǎng)絡(luò)和協(xié)同并行多分辨率卷積網(wǎng)絡(luò)組成； 對(duì)所述精細(xì)羊絨邊緣區(qū)域alpha圖與所述粗粒度羊絨稀疏區(qū)域alpha圖進(jìn)行連續(xù)性判斷，獲得精細(xì)羊絨稀疏區(qū)域alpha圖； 將所述粗粒度羊絨密集區(qū)域alpha圖、精細(xì)羊絨邊緣區(qū)域alpha圖和精細(xì)羊絨稀疏區(qū)域alpha圖進(jìn)行歸一化與拼接操作，輸出整體alpha圖； 其中，對(duì)所述羊絨邊緣區(qū)采用全局冷損和局部蟻損算法進(jìn)行邊界擴(kuò)展，得到擴(kuò)展后的羊絨邊緣區(qū)，表示為： 采用所述全局冷損算法進(jìn)行邊界擴(kuò)展，表示為： 其中，lossthresh為設(shè)置的損失閾值，pgcl為全局冷損算法接受新解即lossn變?yōu)閘ossn+1的概率，lossn為當(dāng)前批次損失函數(shù)，n為模型訓(xùn)練讀取數(shù)據(jù)集的批次，T為溫度，Tk+1為下一時(shí)刻溫度控制參數(shù)，Tk為當(dāng)前時(shí)刻溫度控制參數(shù)，α為冷卻系數(shù)，β為防止除零操作同時(shí)使整體溫度呈現(xiàn)冷卻趨勢(shì)； 采用所述局部蟻損算法進(jìn)行邊界擴(kuò)展，表示為： 其中，pk lal為第k只螞蟻對(duì)擴(kuò)展像素點(diǎn)大小選擇的概率，所有的i表示起點(diǎn)像素點(diǎn)，所有的j表示終點(diǎn)像素點(diǎn)，α1為信息素濃度控制大小，設(shè)置為一常數(shù)，β1為像素點(diǎn)距離差倒數(shù)的控制大小，設(shè)置為一常數(shù)；nβ1 ij表示選擇的j像素與當(dāng)前i像素差值的倒數(shù)；pxi和pxj表示像素點(diǎn)的大小，Cα1 ijk+1代表下次從i到j(luò)產(chǎn)生的信息素濃度，1-p代表信息素衰減速度，ρ表示衰減速度控制量，Cα1 ij代表當(dāng)前從i到j(luò)產(chǎn)生的信息素濃度，Q控制信息素增量的大小，lossn+1代表下次損失，λ代表常數(shù)，防止除零操作，allonedk是第k個(gè)螞蟻待訪(fǎng)問(wèn)像素點(diǎn)的集合，隨著時(shí)間推移，其中的像素點(diǎn)越來(lái)越少，直到為空，表示遍歷完所有的像素點(diǎn)。

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