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龙图腾网恭喜江苏集萃智能光电系统研究所有限公司申请的专利用于高分辨率图像的基于深度学习的亚像素边缘提取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：CN114240979B 。

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：202111117029.4，技术领域涉及：G06T7/13；该发明授权用于高分辨率图像的基于深度学习的亚像素边缘提取方法是由李栋;李苏祺;黄磊设计研发完成，并于2021-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于高分辨率图像的基于深度学习的亚像素边缘提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了用于高分辨率图像的基于深度学习的亚像素边缘提取算法，包括以下步骤：对全尺寸分辨率图像进行灰度归一化处理，随后输入至神经网络，依次进行编码处理和解码处理，输出特征图，对输出的特征图进行全尺寸边缘恢复，得到全尺寸的边缘图像。本发明解决了高分辨率下图像下的边缘提取，实现无须对输入图像进行尺寸缩小情况下或输出特征相对于输入尺寸缩小情况下恢复同等尺寸的边缘提取结果；在保障边缘提取精度的同时，提高网络推演速度；本发明发明了全新的亚像素级的边缘平滑损失函数，克服了亚像素级的边缘不够平滑的缺点，提升了亚像素提取的精度；可摒弃目前边缘提取后处理方法，实现更高效的亚像素级别的边缘提取。

本发明授权用于高分辨率图像的基于深度学习的亚像素边缘提取方法在权利要求书中公布了：1.用于高分辨率图像的基于深度学习的亚像素边缘提取方法，其特征在于，用于从高分辨率的边缘检测神经网络的降尺寸输出中恢复亚像素全尺寸边缘，包括以下步骤：对全尺寸分辨率图像进行灰度归一化处理，随后输入至神经网络，通过神经网络中的特征提取网络依次进行编码处理和解码处理，输出降采样的特征图，降采样的特征图包括降采样边缘输出特征图和降采样偏移量输出特征图，对特征提取网络输出的特征图进行全尺寸边缘恢复，得到全尺寸的边缘图像，降采样边缘输出特征图采用热力图损失函数进行监督，降采样偏移量输出特征图采用偏移量损失函数进行监督，最终恢复得到的全尺寸边缘采用像素平滑的损失函数监督，三个监督损失进行融合得到整体损失；降采样边缘输出特征图采用热力图表示，采用focal损失函数进行监督；所述偏移量损失函数采用以下步骤得到：通过预测局部的像素偏移进行弥补降采样造成的离散化损失，设点p＝px,py是原始尺寸上的一点，点为降采样后边缘坐标，该点x轴方向的数值为整数，按照下述公式进行恢复：通过添加2n个局部偏移值进行补偿该点y轴方向的偏移值，局部偏移值记为：采用focal损失函数进行训练，得到偏移量损失函数Loff： 其中，表示降采样后边缘点真值；所述像素平滑的损失函数Lsmooth为： 其中，vi和分别表示边缘上每个点的对应实际曲线梯度值和每点对应的真实曲线梯度值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人江苏集萃智能光电系统研究所有限公司，其通讯地址为：215300 江苏省苏州市昆山开发区春旭路258号东安大厦1301室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。