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龙图腾网获悉广西师范大学申请的专利一种基于深度Tamura特征描述子的图像检索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：CN116501905B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202310453520.7，技术领域涉及：G06F16/53；该发明授权一种基于深度Tamura特征描述子的图像检索方法是由孔令杰;张伯健;何巧萍;陆周;李晓鹏设计研发完成，并于2023-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度Tamura特征描述子的图像检索方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合深度特征和Tamura纹理信息的图像检索方法，首先在深度特征中提取图像的Tamura纹理信息，并将深度特征与纹理信息融合得到深度Tamura特征，该特征不仅具有高级语义信息，同时也包含低级的纹理属性；其次，提出一种深度Tamura特征空间布局优化方法，该方法能够去除背景噪音的干扰，增强目标物体的特征响应强度；最后对优化后的深度Tamura特征进行归一化和白化得到一个鲁棒性的图像表征，将该图像表征用于图像检索，得到了用户需要的返回图像。该方法融合了不同层次视觉特征的优势，通过特征互补的优势补全了图像信息，并得到了更具区分性的图像表征，取得了优异的图像检索性能。

本发明授权一种基于深度Tamura特征描述子的图像检索方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度Tamura特征描述子的图像检索方法，其特征在于，包括步骤如下： 步骤1、分别将不同数据库中的数据图像输入到深度卷积神经网络模型中，提取每张图片的深度特征图； 步骤2、对图像的深度特征进行增强处理，得到增强后的深度Tamura特征图； 步骤3、对增强后的深度Tamura特征图进行选择处理，得到可区分性的特征滤波器，然后使用可区分性的特征滤波器对深度Tamura特征进行加权，从而获得优化后的深度Tamura特征； 步骤4、对优化的深度Tamura特征进行聚合得到深度Tamura特征描述子； 步骤5、将查询图像输入卷积神经网络模型，提取查询图像的深度特征； 步骤6、对得到的查询图的深度特征进行特征增强，得到深度Tamura特征图； 步骤7、对查询图的深度Tamura特征图进行选择处理，得到可区分性的特征滤波器，然后使用可区分性的特征滤波器对深度Tamura特征进行加权，从而得到优化后的深度Tamura特征； 步骤8、将查询图的优化后的深度Tamura特征进行加权得到深度Tamura特征描述子； 步骤9、将深度Tamura特征描述子作为图像的最终特征，通过特征相似性匹配，返回的图像作为图像检索的结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广西师范大学，其通讯地址为：541004 广西壮族自治区桂林市七星区育才路15号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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