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龙图腾网获悉中国建筑第五工程局有限公司申请的专利基于图像增强的古建筑修缮效果评估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：CN120235778B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510725414.9，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权基于图像增强的古建筑修缮效果评估方法是由齐晓;王志宏;吴一锋;谢青生;吴建龙;张林斌设计研发完成，并于2025-06-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像增强的古建筑修缮效果评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于图像增强的古建筑修缮效果评估方法，方法包括图像获取、图像增强、建立古建筑修缮效果评估模型和古建筑修缮效果评估。本发明属于图像处理领域，具体是指基于图像增强的古建筑修缮效果评估方法，本方案基于块平均灰度定位评估区域，在保留结构前提下进行细节补强；进而提高最终修缮评估效果；通过定义修缮激活函数，并引入通道自适应阈值，进行自适应噪声抑制与显著纹理保留，引入分数阶梯度算子，兼顾局部平滑和长程依赖，放大小裂缝和纹理边缘的梯度响应；进而提高修缮效果评估准确性。

本发明授权基于图像增强的古建筑修缮效果评估方法在权利要求书中公布了：1.基于图像增强的古建筑修缮效果评估方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： 步骤S1：图像获取；获取历史古建筑修缮图像； 步骤S2：图像增强；在保留真实修缮整体结构的前提下，对历史古建筑修缮图像进行图像增强； 步骤S3：建立古建筑修缮效果评估模型；基于增强后的历史古建筑修缮图像，通过轻量化卷积网络结合自定义激活函数与注意力机制进行模型训练； 步骤S4：古建筑修缮效果评估；基于古建筑修缮效果评估模型对古建筑修缮图像进行修缮效果评估； 在步骤S3中，所述建立古建筑修缮效果评估模型对古建筑修缮效果评估图像集划分为训练集和测试集，基于深度学习模型进行训练；具体包括以下步骤： 步骤S31：网络架构设计；主干采用轻量化卷积网络，在每个卷积层后使用自定义激活函数处理；在中间层对特征图进行注意力融合，并引入通道注意力机制；输出层采用softmax输出修缮效果评估等级；模型使用交叉熵损失函数；基于梯度下降算法和反向传播算法更新参数； 步骤S32：定义修缮激活函数；修缮激活函数表示为：；设计通道自适应阈值，表示为：；其中，x是激活函数输入；是第u条通道上的自适应阈值；和分别是第u条通道上的全局平均值和标准差；是通过反向传播学习得到的可训练参数；是归一化指标；是中间层通过通道注意力机制输出的第u通道注意力权重；当时，输出恒为0；当时，对输入做去噪门槛移位； 步骤S33：模型判定；设定评估阈值，当训练完成的古建筑修缮效果评估模型对测试集的评估正确率高于评估阈值，则古建筑修缮效果评估模型建立完成；否则基于粒子群搜索算法进行模型调优。

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