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龙图腾网恭喜上海大学申请的专利一种基于全局语义特征融合的低对比度图像语义分割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：CN114398999B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202210061270.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于全局语义特征融合的低对比度图像语义分割方法是由彭俊杰;袁昊晨;张鹿鸣;刘文甫设计研发完成，并于2022-01-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于全局语义特征融合的低对比度图像语义分割方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于全局语义特征融合的低对比度图像语义分割方法，包括以下步骤：获取包含多张样本图像的数据集，对数据集中的样本图像进行标注，以为图像中的每个像素分配像素所属类别；对标注后的样本图像进行预处理，得到预处理后的数据集；将预处理后的数据集输入构建的图像语义分割模型，以进行模型训练，得到训练好的图像语义分割模型；对待分割的低对比度图像进行标准化处理；将标准化处理后的待分割的低对比度图像输入训练好的图像语义分割模型，输出得到对应的分割结果。与现有技术相比，本发明有效解决了图像语义分割中低对比度目标分割的问题，能够对低对比度图像进行准确地语义分割。

本发明授权一种基于全局语义特征融合的低对比度图像语义分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于全局语义特征融合的低对比度图像语义分割方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取包含多张样本图像的数据集，对数据集中的样本图像进行标注，以为图像中的每个像素分配像素所属类别；S2、对标注后的样本图像进行预处理，得到预处理后的数据集；S3、将预处理后的数据集输入构建的图像语义分割模型，以进行模型训练，得到训练好的图像语义分割模型；S4、对待分割的低对比度图像进行标准化处理；S5、将标准化处理后的待分割的低对比度图像输入训练好的图像语义分割模型，输出得到对应的分割结果；所述图像语义分割模型包括编码器层、全局信息提取模块、高级语义指导模块、解码器层和预测层，所述编码器层中的编码器用于获取图像的不同语义级别的图像特征；所述全局信息提取模块用于获取编码器以及解码器输出特征的全局信息，以及对数据集样本图像之间的潜在关系进行挖掘；所述高级语义指导模块用于从解码器输出以及编码器输出特征中获取空间注意力矩阵；所述解码器层中的解码器用于对上一层输入特征进行解码；所述预测层用于对解码器层输出特征进行分割预测；所述编码器和解码器分别与全局信息提取模块连接，所述全局信息提取模块连接至高级语义指导模块；所述编码器的输出与高级语义指导模块的输出相乘、再与解码器的输出求和之后输入下一层编码器。

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