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龙图腾网获悉中国人民解放军火箭军工程大学申请的专利图像的显著性区域提取方法、装置、设备以及存储介质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：CN114821116B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202210460422.1，技术领域涉及：G06V10/46；该发明授权图像的显著性区域提取方法、装置、设备以及存储介质是由秦伟伟;余凌昊;梁卓;李烨;汪立新;刘洁瑜;周小刚;秦庆强;沈强;何兵;赵欣;胡琛;刘刚设计研发完成，并于2022-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像的显著性区域提取方法、装置、设备以及存储介质在说明书摘要公布了：本公开提供了一种图像的显著性区域提取方法、装置、设备以及存储介质，包括：基于预先训练的显著性区域提取模型提取目标图像的N个不同层级的特征图fi；针对M个特征图fi中的每个特征图fi，将特征图fi与其高频信息进行融合，生成特征图fi对应的高频增强特征图hj；基于各高频增强特征图hj对高频增强特征图h1的边界信息进行加强，基于边界信息加强后的高频增强特征图h1生成目标图像的显著性区域初始识别结果；基于特征图fN和显著性区域初始识别结果生成第一融合特征图；将第一融合特征图、显著性区域初始识别结果和至少一个特征图fi合并成第二融合特征图；基于第二融合特征图提取目标显著性区域。上述方法可以更加准确地提取到目标显著性区域。

本发明授权图像的显著性区域提取方法、装置、设备以及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像的显著性区域提取方法，包括：基于预先训练的显著性区域提取模型提取目标图像的N个不同层级的特征图fi，其中，i为不大于N的正整数，特征图f1至特征图fN的层级依次升高；在所述N个不同层级的特征图fi中确定出M个特征图fi，针对所述M个特征图fi中的每个特征图fi，将所述特征图fi与其高频信息进行融合，生成所述特征图fi对应的高频增强特征图hj，其中，j为不大于M的正整数；基于各所述所述高频增强特征图hj对高频增强特征图h1的边界信息进行加强，基于边界信息加强后的所述高频增强特征图h1生成所述目标图像的显著性区域初始识别结果；基于所述特征图fN和所述显著性区域初始识别结果生成第一融合特征图；将所述第一融合特征图、所述显著性区域初始识别结果和至少一个所述特征图fi进行合并，得到第二融合特征图；基于所述第二融合特征图生成所述目标图像的显著性区域目标识别结果，基于所述显著性区域目标识别结果提取目标显著性区域。

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