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龙图腾网获悉河北师范大学申请的专利基于边缘引导增强网络的光学遥感图像显著目标检测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：CN119851110B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202411614301.3，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于边缘引导增强网络的光学遥感图像显著目标检测方法是由霍丽娜;陈轲;王威;王紫婷;张瑜;钱佳诚;王雪阳设计研发完成，并于2024-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于边缘引导增强网络的光学遥感图像显著目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于边缘引导增强网络的光学遥感图像显著目标检测方法，包括图像预处理、生成预测边缘图张量E、建立EGE网络、使用EGE网络生成显著图步骤。本发明充分利用边缘信息，使用轻量级的网络准确识别对象边界并生成预测的边缘映射。处理后的主干特性逐渐在高级和低级之间融合，将主干特征集中在目标区域上，排除干扰源。这些融合的特征被集成了更深层次的特性，通过反向注意机制从背景中探索缺失的目标信息，较好提取背景中缺失的目标细节。

本发明授权基于边缘引导增强网络的光学遥感图像显著目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于边缘引导增强网络的光学遥感图像显著目标检测方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1：图像预处理：将输入图像大小调整为预设大小的张量X； 步骤2：将张量X输入边缘生成网络EGEUNet，生成预测边缘图张量E； 步骤3：建立EGE网络：EGE网络包括级联的编码器、中间层和解码器，编码器包括一个以上的特征编码器、预定位模块，中间层包括与特征编码器数量相同的相邻上下文增强模块，解码层包括交叉特征融合模块和反向细化模块；交叉特征融合模块和反向细化模块数量相同，均比特征编码器数量少1个； 预定位模块PPM位于指定的特征编码器之后，与各特征编码器依次级联，各特征编码器与相邻特征编码器的输出端连接相应的相邻上下文增强模块ACEM，各相邻上下文增强模块ACEM输出端接相应交叉特征融合模块CFF的相应输入端，末级相邻上下文增强模块ACEM输出端经Conv模块的输出末级预测图；反向细化模块RRM接收后一级预测图与本级交叉特征融合模块CFF的输出，生成本级预测图；第一级预测图作为显著图输出； 所述EGE网络中编码器包括特征编码器RES1-RES5、预定位模块PPM，中间层包括相邻上下文增强模块ACEM1-ACEM5，解码层包括交叉特征融合模块CFF1-CFF4和反向细化模块RRM1-RRM4；特征编码器RES1-RES3、预定位模块PPM、特征编码器RES4-RES5依次级联，相邻上下文增强模块ACEM1的输入端分别接特征编码器RES1和特征编码器RES2的相应输出端，其输出端接交叉特征融合模块CFF1的相应输入端，相邻上下文增强模块ACEM2的输入端分别接特征编码器RES1、特征编码器RES2、预定位模块PPM的相应输出端，其输出端接交叉特征融合模块CFF2的相应输入端，相邻上下文增强模块ACEM3的输入端分别接特征编码器RES2、预定位模块PPM和特征编码器RES4的相应输出端，其输出端接交叉特征融合模块CFF3的相应输入端，相邻上下文增强模块ACEM4的输入端分别接预定位模块PPM、特征编码器RES4和特征编码器RES5的相应输出端，其输出端接交叉特征融合模块CFF4的相应输入端，相邻上下文增强模块ACEM5的输入端分别接特征编码器RES4和特征编码器RES5的相应输出端，其输出端接交叉特征融合模块CFF4的相应输入端，交叉特征融合模块CFF4的相应输出端分别接交叉特征融合模块CFF3的相应输入端和反向细化模块RRM4的相应输入端，交叉特征融合模块CFF3的相应输出端分别接交叉特征融合模块CFF2的相应输入端和反向细化模块RRM3的相应输入端，交叉特征融合模块CFF2的相应输出端分别接交叉特征融合模块CFF1的相应输入端和反向细化模块RRM2的相应输入端，交叉特征融合模块CFF1的相应输出端接反向细化模块RRM1的相应输入端，Conv模块的输入端接相邻上下文增强模块ACEM5的输出端，其输出端接反向细化模块RRM4的相应输入端，反向细化模块RRM4的输出端接反向细化模块RRM3的相应输入端，反向细化模块RRM3的输出端接反向细化模块RRM2的相应输入端，反向细化模块RRM2的输出端接反向细化模块RRM1的相应输入端；反向细化模块RRM1-RRM5分别输出预测图1-预测图5，预测图1为显著图； 步骤4：使用EGE网络生成显著图：张量X和预测边缘图张量E输入EGE网络，经过编码器、中间层和解码器处理后，输出预测图1-预测图5，预测图1为显著图。

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