基于前背景解耦的抠图方法

本发明涉及一种基于前背景解耦的抠图方法。包括前景分割、背景分割和消歧，并设计了一种由新子任务驱动的新颖的前景‑背景解耦抠图（FBDM）深度神经网络模型。本发明分为四部分，第一部分设计了一个更加合理的抠图子任务集合。第二部分设计了一个嵌套注意机制来解耦主干特征。第三部分为语义解码部分，通过主干特征利用两个独立的渐进式语义解码器来完成前景和背景分割子任务。第四部分为分频局部消歧模块，通过分别预测低频和高频信息以矫正不同频域的错误，最终提升扣图的精度。一系列实验结果表明，本发明算法显著提升了抠图精度。

《基于前背景解耦的抠图方法》是一发明专利，专利号为 2022109836687，当前法律状态为已下证，由闽江大学提出申请，发明人为李佐勇;吴嘉炜;许惠亮;郑祥盘;姚少扬，申请日期为2022-08-16，公开（公告）日期为2026-05-19，国际专利分类号（IPC）为 G06T 7/194 (2017.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：信息技术、图像抠图、前景背景解耦、图像分割。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明涉及一种基于前背景解耦的抠图方法。包括前景分割、背景分割和消歧，并设计了一种由新子任务驱动的新颖的前景‑背景解耦抠图（FBDM）深度神经网络模型。本发明分为四部分，第一部分设计了一个更加合理的抠图子任务集合。第二部分设计了一个嵌套注意机制来解耦主干特征。第三部分为语义解码部分，通过主干特征利用两个独立的渐进式语义解码器来完成前景和背景分割子任务。第四部分为分频局部消歧模块，通过分别预测低频和高频信息以矫正不同频域的错误，最终提升扣图的精度。一系列实验结果表明，本发明算法显著提升了抠图精度。

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