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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于先验知识和图像重构的工业图像异常检测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：CN116342515B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202310259264.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于先验知识和图像重构的工业图像异常检测方法是由许娟;陈迪;袁家斌设计研发完成，并于2023-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于先验知识和图像重构的工业图像异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于先验知识和图像重构的工业图像异常检测方法，包括以下步骤：步骤10将待测图像输入基于多元高斯分布的异常判断模型中，得到待测图像的掩膜，并采用掩膜对待测图像进行遮蔽，得到遮蔽图像；步骤20将所述遮蔽图像输入图像重构模型中进行重构，得到重构图像；步骤30求待测图像与重构图像的多尺度梯度幅度相似度图，得到异常检测结果。本发明提供的一种基于先验知识和图像重构的工业图像异常检测方法，使图像重构过程不受异常像素的影响，提高检测效率和准确率。

本发明授权一种基于先验知识和图像重构的工业图像异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于先验知识和图像重构的工业图像异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤10将待测图像输入基于多元高斯分布的异常判断模型中，得到待测图像的掩膜，并采用掩膜对待测图像进行遮蔽，得到遮蔽图像； 步骤20将所述遮蔽图像输入图像重构模型中进行重构，得到重构图像； 步骤30求待测图像与重构图像的多尺度梯度幅度相似度图，得到异常检测结果； 所述图像重构模型采用以下步骤得到： 步骤031搭建图像重构模型； 步骤032采用随机生成的掩膜对训练图像进行遮蔽，并将遮蔽后的训练图像输入图像重构模型中进行训练，得到训练后的图像重构模型； 所述步骤031具体包括： 步骤0311搭建第一阶段子网络模型，第一阶段子网络模型采用式3表示： 式3 式中，表示获得的粗略重构结果，表示普通卷积块，表示空洞卷积块，表示插值操作，表示输入的遮蔽图像； 步骤0312搭建第二阶段子网络模型，第二阶段子网络模型采用式4表示： 式4 式中，表示获得的最终重构结果，表示空洞卷积分支，表示上下文注意力分支； 步骤0313采用均方误差损失、结构相似度损失和多尺度梯度幅度相似度损失构建式5所示的损失函数： 式5 式中，表示整体重构损失，表示未遮蔽区域的重构损失，表示遮蔽区域的重构损失,表示损失平衡超参数； 式6 式7 式中，表示原始图像，表示经过图像重构模型得到的重构图像，和表示损失平衡超参数，表示原始图像的掩膜，表示按位相乘，表示图像和图像的均方误差损失，表示图像和图像的结构相似度损失，表示图像和图像的多尺度梯度幅度相似度损失。

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