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龍圖騰網恭喜江蘇集萃智能光電系統研究所有限公司申請的專利用于高分辨率圖像的基于深度學習的亞像素邊緣提取方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114240979B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-01發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111117029.4，技術領域涉及：G06T7/13；該發明授權用于高分辨率圖像的基于深度學習的亞像素邊緣提取方法是由李棟;李蘇祺;黃磊設計研發完成，并于2021-09-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本用于高分辨率圖像的基于深度學習的亞像素邊緣提取方法在說明書摘要公布了：本發明公開了用于高分辨率圖像的基于深度學習的亞像素邊緣提取算法，包括以下步驟：對全尺寸分辨率圖像進行灰度歸一化處理，隨后輸入至神經網絡，依次進行編碼處理和解碼處理，輸出特征圖，對輸出的特征圖進行全尺寸邊緣恢復，得到全尺寸的邊緣圖像。本發明解決了高分辨率下圖像下的邊緣提取，實現無須對輸入圖像進行尺寸縮小情況下或輸出特征相對于輸入尺寸縮小情況下恢復同等尺寸的邊緣提取結果；在保障邊緣提取精度的同時，提高網絡推演速度；本發明發明了全新的亞像素級的邊緣平滑損失函數，克服了亞像素級的邊緣不夠平滑的缺點，提升了亞像素提取的精度；可摒棄目前邊緣提取后處理方法，實現更高效的亞像素級別的邊緣提取。

本發明授權用于高分辨率圖像的基于深度學習的亞像素邊緣提取方法在權利要求書中公布了：1.用于高分辨率圖像的基于深度學習的亞像素邊緣提取方法，其特征在于，用于從高分辨率的邊緣檢測神經網絡的降尺寸輸出中恢復亞像素全尺寸邊緣，包括以下步驟：對全尺寸分辨率圖像進行灰度歸一化處理，隨后輸入至神經網絡，通過神經網絡中的特征提取網絡依次進行編碼處理和解碼處理，輸出降采樣的特征圖，降采樣的特征圖包括降采樣邊緣輸出特征圖和降采樣偏移量輸出特征圖，對特征提取網絡輸出的特征圖進行全尺寸邊緣恢復，得到全尺寸的邊緣圖像，降采樣邊緣輸出特征圖采用熱力圖損失函數進行監督，降采樣偏移量輸出特征圖采用偏移量損失函數進行監督，最終恢復得到的全尺寸邊緣采用像素平滑的損失函數監督，三個監督損失進行融合得到整體損失；降采樣邊緣輸出特征圖采用熱力圖表示，采用focal損失函數進行監督；所述偏移量損失函數采用以下步驟得到：通過預測局部的像素偏移進行彌補降采樣造成的離散化損失，設點p＝px,py是原始尺寸上的一點，點為降采樣后邊緣坐標，該點x軸方向的數值為整數，按照下述公式進行恢復：通過添加2n個局部偏移值進行補償該點y軸方向的偏移值，局部偏移值記為：采用focal損失函數進行訓練，得到偏移量損失函數Loff： 其中，表示降采樣后邊緣點真值；所述像素平滑的損失函數Lsmooth為： 其中，vi和分別表示邊緣上每個點的對應實際曲線梯度值和每點對應的真實曲線梯度值。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人江蘇集萃智能光電系統研究所有限公司，其通訊地址為：215300 江蘇省蘇州市昆山開發區春旭路258號東安大廈1301室；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。