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龙图腾网恭喜广东石油化工学院申请的专利一种基于去噪掩码Transformer的参考图像分割方法和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：CN119131048B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202411270462.5，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权一种基于去噪掩码Transformer的参考图像分割方法和系统是由张磊;王业辉;张强;甄先通;李欣设计研发完成，并于2024-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于去噪掩码Transformer的参考图像分割方法和系统在说明书摘要公布了：本申请涉及图像处理领域，涉及一种基于去噪掩码Transformer的参考图像分割方法和系统。方法包括：利用带真实标签的参考图像对模型进行训练测试，将待处理的图像输入训练测试后的分割模型中进行处理得到目标信息的分割图；所述分割模型训练方法包括：获取指向目标信息的文本特征、含目标信息的参考图像特征，对参考图像特征进行像素解码，得到掩码特征和增强参考图像特征，从真实标签中采样得到带噪真实标签，对增强参考图像特征进行DNMFormer解码，得到目标信息的分割图。在模型训练阶段使用带噪真实标签来提供准确的硬区域建议，获取合适的特征信息，减少有害的梯度更新的发生；引入聚类DNM解码和上下文DNM解码，以更新可学习的Query，快速弥合语言学和视觉模态之间的语义差距。

本发明授权一种基于去噪掩码Transformer的参考图像分割方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于去噪掩码Transformer的参考图像分割方法，其特征在于，所述方法包括，获取含目标信息的参考图像和指向目标信息的文本信息，将所述含目标信息的参考图像分为训练集与测试集，所述参考图像带有真实标签；利用所述文本信息、训练集和测试集，对参考图像分割模型进行训练和测试；将待处理图像输入经过训练和测试后的参考图像分割模型中进行处理得到所述目标信息的分割图；所述参考图像分割模型的训练方法如下：将所述指向目标信息的文本信息编码为文本特征，将所述训练集中的含目标信息的参考图像编码为多个不同尺度的参考图像特征；对所述多个不同尺度的参考图像特征进行像素解码，得到掩码特征和多个不同尺度的增强参考图像特征；基于伯努利分布概率从真实标签中采样得到带噪真实标签；利用所述带噪真实标签、所述掩码特征和所述文本特征对所述多个不同尺度的增强参考图像特征进行DNMFormer解码，得到目标信息的分割图。

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广东石油化工学院，其通讯地址为：525099 广东省茂名市茂南区官渡二路139号大院；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”。