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龙图腾网恭喜江西师范大学申请的专利一种基于细节复原网络的息肉图像分割方法及系统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：CN119048530B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202411506063.4，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权一种基于细节复原网络的息肉图像分割方法及系统是由王琴琴;万欢;刘婧;柳思钰;邓桃娜;曾锦山;魏欣设计研发完成，并于2024-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于细节复原网络的息肉图像分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像分割领域，提出了一种基于细节复原网络的息肉图像分割方法及系统，通过设计一种细节复原网络，包括细节增强模块、特征无缝集成模块、选择性特征聚合模块，细节增强模块保留了低级别特征中的丰富细节信息，增强了细节特征，进一步的提高了分割的准确性，特征无缝集成模块进行了高级别语义信息的补充，避免了语义间隙引起的特征错位，进一步的提高了分割的准确性，选择性特征聚合模块，获取了细节特征权重和高级语义特征权重，以动态调整对细节特征和高级语义特征的强调，本发明极大地提高了息肉图像分割的准确性。

本发明授权一种基于细节复原网络的息肉图像分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于细节复原网络的息肉图像分割方法，其特征在于，包括：获取目标息肉图像并进行预处理，将预处理后的所述息肉图像输入细节复原网络，所述细节复原网络包括基础特征提取模块、细节增强模块、特征无缝集成模块和选择性特征聚合模块；所述基础特征提取模块根据特征级别对所述息肉图像进行特征提取，以获取多个特征级别的基础特征，所述基础特征包括低级别基础特征、中级别基础特征和高级别基础特征，再根据所述基础特征生成引导映射；所述细节增强模块根据所述基础特征进行感受野增强，以获取感受野增强特征，再根据所述引导映射进行细节增强，以获取细节增强特征，所述细节增强包括前景加权细节增强和背景加权细节增强；所述细节增强模块根据所述基础特征进行感受野增强，以获取感受野增强特征，再根据所述引导映射进行细节增强，以获取细节增强特征，所述细节增强包括前景加权细节增强和背景加权细节增强的步骤，具体包括：获取到基础特征和引导映射后，根据高级别基础特征分别对中级别基础特征和低级别基础特征进行特征清理，以获取关键特征，将中级别基础特征和低级别基础特征对应的关键特征通过感受野块后进行特征融合，以获取感受野增强特征；所获取感受野增强特征的算法如下： 其中，表示感受野增强特征，表示卷积块，表示特征融合操作，表示低级别基础特征对应的关键特征，表示中级别基础特征对应的关键特征；将所述引导映射进行前景细节加权和背景细节加权，以获取前景细节引导映射和背景细节引导映射；根据前景细节引导映射和背景细节引导映射分别对所述感受野增强特征进行前景加权细节增强和背景加权细节增强，以获取细节增强特征；所述获取细节增强特征的算法如下： ， ， ，其中，表示前景加权细节增强特征，表示背景加权细节增强特征，表示展开操作，表示激活函数，表示上采样操作，表示引导映射，表示all-1矩阵，表示细节增强特征；所述特征无缝集成模块根据所述细节增强特征对多个特征级别的所述基础特征进行边界注意力增强处理，以获取多个特征级别的边界注意力增强特征，再根据特征级别的次第顺序将所述边界注意力增强特征进行级联融合，以获取无缝集成特征；所述选择性特征聚合模块将细节增强特征和无缝集成特征聚合后，获取细节特征权重和高级语义特征权重，再根据所述细节特征权重和高级语义特征权重分别对细节增强特征和无缝集成特征进行加权增强，以获取最终分割结果。

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