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龙图腾网恭喜西安电子科技大学申请的专利基于多尺度轮廓波并行反向注意网络的图像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：CN116703934B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202310678492.9，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权基于多尺度轮廓波并行反向注意网络的图像分割方法是由刘梦琨;焦李成;李玲玲;刘旭;刘芳;杨淑媛;王爽;候彪设计研发完成，并于2023-06-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度轮廓波并行反向注意网络的图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多尺度轮廓波并行反向注意网络的图像分割方法，涉及图像处理技术领域，包括：获取待分割图像；使用多尺度轮廓波并行反向注意网络中的特征聚合模块提取待分割图像的空域特征、频域特征和频域增强后的特征，通过多尺度轮廓波并行反向注意网络中的并行部分解码器将频域增强后的特征进行聚合，得到全局映射图；根据多尺度轮廓波并行反向注意网络中的反向注意力模块，将全局映射图结合空域特征、频域增强后的特征和频域特征逐层获取反向注意力特征，将反向注意力特征经过激活函数处理，得到预测图。本发明能够增加网络模型的可解释性。

本发明授权基于多尺度轮廓波并行反向注意网络的图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度轮廓波并行反向注意网络的图像分割方法，其特征在于，包括： 获取待分割图像； 使用多尺度轮廓波并行反向注意网络中的特征聚合模块提取所述待分割图像的空域特征、频域特征和频域增强后的特征，通过多尺度轮廓波并行反向注意网络中的并行部分解码器将所述频域增强后的特征进行聚合，得到全局映射图；其中，所述特征聚合模块包括神经网络模块、多尺度轮廓波稀疏表示模块和轮廓波知识引导学习模块，将通过所述神经网络模块获取的空域特征和通过所述多尺度轮廓波稀疏表示模块获取的频域特征进行特征引导学习，获取所述频域增强后的特征； 根据多尺度轮廓波并行反向注意网络中的反向注意力模块，将所述全局映射图结合所述空域特征、所述频域特征和所述频域增强后的特征逐层获取反向注意力特征，将所述反向注意力特征经过激活函数处理，得到预测图。

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