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龙图腾网恭喜延安大学申请的专利一种基于特征增强的图像分类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：CN114627327B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11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：202110414447.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于特征增强的图像分类方法是由何婧媛;李富星;姜宁设计研发完成，并于2021-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于特征增强的图像分类方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于特征增强的图像分类方法。获取预分类图像，并提取图像特征；采用残差特征增强算法对所述图像特征进行增强处理，生成增强特征；将所述增强特征进行特征分类，并计算每类增强特征的参考特征参数；根据所述参考特征参数，确定每张预分类图像的综合特征均值；将所述综合特征均值进行梯度划分，确定每个综合特征均值对应的梯度；根据所述梯度，将所述预分类图像进行分类。本发明是通过对图像的特征增强技术，本发明在计算每张图像的参数的时候，计算的每张图像的综合特征值，然后通过综合特征值的梯度划分方法，对预分类的图像进行分类本发明能够迅速的对图像进行分类，而特征增强之后，实现图像的高效分类。

本发明授权一种基于特征增强的图像分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于特征增强的图像分类方法，其特征在于，包括：获取预分类图像，并提取图像特征；采用残差特征增强算法对所述图像特征进行增强处理，生成增强特征；将所述增强特征进行特征分类，并计算每类增强特征的参考特征参数；其中，所述将所述增强特征进行特征分类，并计算每类增强特征的参考特征参数，包括：根据所述增强特征，对所述预分类图像进行元素识别，分别确定每张预分类图像的元素属性；其中，所述图像属性包括：元素轮廓属性、元素位置属性和元素面积属性；根据所述元素属性，将所述预分类图像进行属性分类；根据所述增强特征，通过对属性分类后的预分类图像的元素进行计算，确定每张预分类图像的参考特征参数；根据所述参考特征参数，确定每张预分类图像的综合特征均值；将所述综合特征均值进行梯度划分，确定每个综合特征均值对应的梯度；其中，所述根据所述参考特征参数，确定每张预分类图像的综合特征均值，包括：分别获取所述预分类图像中每个元素的参考特征参数；对所述预分类图像中每个元素的正态分布函数；根据所述正态分布函数和参考特征参数，确定每张预分类图像的综合特征均值；根据所述梯度，将所述预分类图像进行分类。

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