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龙图腾网恭喜北京联合大学申请的专利一种社群图像的显著区域提取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：CN113936147B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202111245793.X，技术领域涉及：G06V10/46；该发明授权一种社群图像的显著区域提取方法及系统是由梁晔;马楠;姬厚国设计研发完成，并于2021-10-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种社群图像的显著区域提取方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种社群图像的显著区域提取方法及系统，其中方法包括准备训练图像集，所述测试过程包括以下步骤：对所述训练图像集中的图像进行基于外观的显著性计算；对所述训练图像集中的每幅图像带有的对象标签进行对应的对象标签的语义特征计算；求解显著性特征的融合系数；提取测试图的显著性特征，并计算显著图。本发明提出的社群图像的显著区域提取方法及系统，在训练阶段，计算基于图像外观的显著性特征，与计算得到的对象标签语义特征进行融合，求解融合参数。在测试阶段，通过训练得到的融合参数对图像外观的显著性特征和标签语义特征进行融合，得到最终的显著图。

本发明授权一种社群图像的显著区域提取方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种社群图像的显著区域提取方法，包括准备训练图像集，其特征在于，还包括以下步骤：步骤1：对所述训练图像集中的图像进行基于外观的显著性计算，提取图像的外观特征并计算对应的显著性特征，得到K维外观显著性特征，在第k维显著性特征通道上的显著性计算方法为： 其中，Dvik,vjk代表像素xi和像素xj在第k维特征通道上的差异，wij代表空间距离权重，1≤k≤K，i表示第i个像素，j为和第i个像素不同的第j个像素；步骤2：对所述训练图像集中的每幅图像带有的对象标签进行对应的对象标签的语义特征计算，包括以下子步骤：步骤21：定义图像中像素x的对象标签语义特征px初始化为{0，0，……，0}，M为所述训练图像集中包含的对象标签个数，q表示第q个对象标签；步骤22：逐一确认图像是否含有M个对象标签，包括：1当第m个对象标签存在时，1≤m≤M，则检测对象标签m对应的N个建议矩形框，每个矩形框内包含对象的可能性为fmn，则被矩形框覆盖的每个像素的对象m的语义特征为fmn，1≤n≤N，如果像素没有被第m个对象标签的任何矩形框覆盖，则像素的第m个对象标签的语义特征为0；2当图像的第m个对象标签不存在时，则fmn＝0，1≤n≤N；步骤23：计算像素x的对象标签语义特征px，计算公式为： 其中，为标记变量；步骤3：求解显著性特征的融合系数，基于所述步骤1和所述步骤2的计算，共得到K+M维显著性特征，其中包括K维基于外观的显著性特征和M维标签语义特征，对所述K+M维显著性特征进行融合，所述融合系数通过下面公式进行求解， 当ax＝0表示像素x标注为非显著，Ftax＝S′x；当ax＝1表示像素x标注为显著，Ftax＝1-S′x，S’x表示像素x的显著值；其中，S’x表示像素x的显著值，Gax,ax′＝|ax-ax′|.dx,x’，dx,x’表示像素x，x’之间的颜色差；i表示训练集中的第i幅图像，y表示训练集中的第y幅图像，1≤y≤Q，Q表示训练集中图像的个数；最优化参数为步骤4：提取测试图的显著性特征，并计算显著图。

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