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龙图腾网恭喜中国科学院微电子研究所申请的专利一种图像分割模型的超参数获取方法及装置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：CN114419122B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202011081729.8，技术领域涉及：G06T7/45；该发明授权一种图像分割模型的超参数获取方法及装置是由孙晓烨设计研发完成，并于2020-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像分割模型的超参数获取方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种图像分割模型的超参数获取方法及装置，其中所述方法包括：获取具有目标标识的样本图像；将样本图像输入到预设的卷积神经网络模型，获得第一特征结果；将样本图像进行灰度共生矩阵的处理，获得第二特征结果；根据第一特征结果、第二特征结果和预设的全连接神经网络模型，获得融合特征结果；将融合特征结果和样本图像输入图像分割模型，获得第一分割图像；融合特征结果中包含的特征值作为图像分割模型的超参数；根据第一分割图像和目标标识，获得目标超参数。本发明可实现快速、准确的确定图像分割模型的超参数数量以及参数值，并且确定过程通过模型训练完成无需人工参与，提高了图像分割模型的可靠性。

本发明授权一种图像分割模型的超参数获取方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种图像分割模型的超参数获取方法，其特征在于，包括：获取具有目标标识的样本图像；将所述样本图像输入到预设的卷积神经网络模型，获得第一特征结果；将所述样本图像进行灰度共生矩阵的处理，获得第二特征结果；其中，所述卷积神经网络模型对应于所述第一特征结果，所述灰度共生矩阵模型对应于所述第二特征结果；根据所述第一特征结果、所述第二特征结果和预设的全连接神经网络模型，获得融合特征结果；将所述融合特征结果和所述样本图像输入所述图像分割模型，获得第一分割图像；其中，所述融合特征结果中包含的特征值作为所述图像分割模型的超参数；根据所述第一分割图像和所述目标标识，获得目标超参数；所述将所述样本图像进行灰度共生矩阵的处理，获得第二特征结果，包括：对所述样本图像进行灰度化处理和高斯模糊滤波处理，获得灰度图和滤波图；根据所述滤波图和所述灰度图，获得蒙版图；根据所述蒙版图和所述样本图像，获得区别特征图；根据所述区别特征图中的非零像素点，获得灰度共生矩阵；根据所述灰度共生矩阵的统计量，获得第二特征结果；其中，所述第二特征结果中的一元素对应一统计量；所述统计量包括以下任一种或多种：角二阶矩能量、熵、对比度、同质性、反差分矩阵、均值、方差、标准差、非相似性以及相关性；所述根据所述第一特征结果、所述第二特征结果和预设的全连接神经网络模型，获得融合特征结果，包括：将所述第一特征结果和所述第二特征结果进行拼接，获得第三特征结果；将所述第三特征结果输入到所述全连接神经网络模型，获得所述融合特征结果；所述根据所述第一分割图像和所述目标标识，获得目标超参数，包括：根据所述第一分割图像和所述目标标识，判断预设的损失函数是否满足损失阈值；若是，则获得目标超参数；若否，则反馈调节所述卷积神经网络模型的参数和所述全连接神经网络模型的参数；根据所述样本图像、调节后的卷积神经网络模型以及调节后的全连接神经网络模型获取第二分割图像，直至所述损失函数满足所述损失阈值或达到预设的反馈调节次数，获得所述目标超参数。

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