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龙图腾网获悉桂林电子科技大学申请的专利一种基于改进U2-Net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：CN117315239B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202310958951.9，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于改进U2-Net网络的图像分割方法是由王子民;周悦设计研发完成，并于2023-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进U2-Net网络的图像分割方法在说明书摘要公布了：一种基于改进U2‑Net网络的图像分割方法，包括如下步骤：1将图像进行预处理；2对图像进行自适应直方图平滑处理；3数据扩增；4获取输出1；5获取输出2；6获取输出3；7获取输出4；8获取输出5；9获取输出6，显著概率图6；10获取输出7，显著概率图5；11获取输出8，显著概率图4；12获取输出9，显著概率图3；13获取输出10，显著概率图2；14获取显著概率图1；15将显著概率图1~显著概率图6通过卷积层和Sigmoid激活函数后映射为0到1之间的像素值，表示每个像素属于前景即物体的概率，得到分割图。这种方法减少了人工所需要耗费的人力和物力，可以减少计算量，提高分割的精度。

本发明授权一种基于改进U2-Net网络的图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进U2-Net网络的图像分割方法，其特征在于，包括如下步骤： 1获取数据集，并将数据集分为训练集和测试集，然后将数据集中的所有图像进行预处理，并利用高斯滤波器来降低图像噪声； 2对步骤1的图像进行自适应直方图平滑处理，增加多发性畸形区域与其他区域的对比度，以减少无关区域对目标区域分割的影响； 3数据扩增，将步骤2的图像进行角度旋转、反转和旋转操作，其中角度旋转操作设置为顺时针、逆时针旋转30°、60°，反转操作设置为水平翻转，旋转操作设置为垂直旋转； 4训练集中的图像作为模型的输入输送到RSU-7层的编码器En_1中，RSU-7层编码器中的卷积块为稠密连接模块1，共有7层卷积块，中间的跳跃连接采用长短连接相结合的连接模式，整合图像特征，以此提取图像特征，将RSU-7层编码器的结果送入通道注意力模块，记为输出1； 5将输出1送入RSU-6层的编码器En_2中，RSU-6层编码器的卷积块是稠密连接模块2，共有6层卷积块，中间的跳跃连接采用长短连接相结合的连接模式，进一步提取图像特征，缩小空间尺度，将RSU-6层编码器结果送入通道注意力模块，记为输出2； 6将输出2送入RSU-5层的编码器En_3中，RSU-5层编码器的卷积块是稠密连接模块3，共有5层卷积块，中间的跳跃连接采用长短连接相结合的连接模式，进一步提取图像特征，缩小空间尺度，将RSU-5层编码器结果送入通道注意力模块，记为输出3； 7将输出3送入RSU-4层的编码器En_4中，RSU-4层编码器的卷积块是稠密连接模块4，共有4层卷积块，中间的跳跃连接采用长短连接相结合的连接模式，进一步提取图像特征，缩小空间尺度，将RSU-4层编码器结果送入通道注意力模块，记为输出4； 8将输出4送入RSU-4F层的编码器En_5中，RSU-4F层卷积块的跳跃连接保持U2-Net原网络的设计不变，将RSU-4F层编码器结果送入通道注意力模块，记为输出5； 9将输出5送入RSU-4F层的编码器En_6中，RSU-4F层卷积块的跳跃连接保持U2-Net原网络的设计不变，将RSU-4F层编码器结果送入通道注意力模块，得到输出6，显著概率图6； 10将输出6送入RSU-4F层的解码器De_5中，RSU-4F层卷积块的跳跃连接保持U2-Net原网络的设计不变，将RSU-4F层解码器结果送入通道注意力模块，得到输出7，显著概率图5； 11将输出7送入RSU-4层的解码器De_4中，RSU-4层解码器的卷积块是稠密连接模块4，共有4层卷积块，中间的跳跃连接采用长短连接相结合的连接模式，提取图像特征，放大空间尺度，将RSU-4层解码器结果送入通道注意力模块，得到输出结果8，显著概率图4； 12将输出8送入RSU-5层的解码器De_3中，RSU-5层解码器的卷积块是稠密连接模块3，共有5层卷积块，中间的跳跃连接采用长短连接相结合的连接模式，进一步提取图像特征、放大空间尺度，将RSU-5层解码器结果送入通道注意力模块，得到输出结果9，显著概率图3； 13将输出9送入RSU-6层的解码器De_2中，RSU-6层解码器的卷积块是稠密连接模块2，共有6层卷积块，中间的跳跃连接采用长短连接相结合的连接模式，进一步提取图像特征、放大空间尺度，将RSU-6层解码器结果送入通道注意力模块，得到输出结果10，显著概率图2； 14将输出10送入RSU-7层的解码器De_1中，RSU-7层解码器的卷积块是稠密连接模块1，共有7层卷积块，中间的跳跃连接采用长短连接相结合的连接模式，进一步提取图像特征、放大空间尺度，得到显著概率图1； 15将显著概率图1~显著概率图6通过卷积层和Sigmoid激活函数后映射为0到1之间的像素值，表示每个像素属于前景即物体的概率，得到分割图。

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