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龙图腾网获悉佛山市国科禾路信息科技有限公司申请的专利基于多模态特征解耦与动态传播的传统纹样影像风格迁移系统及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：CN120495069B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202510567366.5，技术领域涉及：G06T3/04；该发明授权基于多模态特征解耦与动态传播的传统纹样影像风格迁移系统及方法是由李兴宇;李志平设计研发完成，并于2025-04-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态特征解耦与动态传播的传统纹样影像风格迁移系统及方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多模态特征解耦与动态传播的传统纹样影像风格迁移系统及方法，涉及计算机视觉与数字媒体技术领域，本发明采集土家织锦图像的颜色特征、纹理特征和矢量化构图特征并选取一个标准图像；基于低秩自适应技术，使用土家织锦图像采集的特征训练低秩自适应模型；将待迁移影像按照帧拆分为迁移图像，选择的关键帧图像，通过训练好的低秩自适应模型获得关键帧迁移图像；建立土家织锦图像特征差异评估体系，基于此确定土家织锦图像风格范围；计算关键帧迁移图像与标准土家织锦图像的风格偏移情况，根据土家织锦图像风格范围在关键帧迁移图像选取最终融合图像，通过泊松融合技术对最终融合图像进行处理获得风格迁移影像。

本发明授权基于多模态特征解耦与动态传播的传统纹样影像风格迁移系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态特征解耦与动态传播的传统纹样影像风格迁移系统，其特征在于，具体包括： 数据采集模块，用于从当地非物质文化遗产公开数据库获取土家织锦图像并选取一个土家织锦图像作为标准土家织锦图像，使用K-means算法提取土家织锦图像的颜色特征，通过灰度共生矩阵提取土家织锦图像的纹理特征，使用Canny硬边缘检测算法提取土家织锦图像的矢量化构图特征； 模型分析模块，用于基于低秩自适应技术，使用每个土家织锦图像的颜色特征、纹理特征和矢量化构图特征训练扩散模型的参数，生成适配传统纹样的低秩自适应模型；将待迁移影像按照帧拆分成多个迁移图像，通过相邻帧Frobenius范数选择的关键帧图像，将关键帧图像输入到训练好的低秩自适应模型中，获得关键帧迁移图像； 权重分析模块，用于建立土家织锦图像特征差异评估体系，并基于土家织锦图像特征差异评估体系确定土家织锦图像风格范围； 风格偏差模块，用于计算关键帧迁移图像与标准土家织锦图像的风格偏移情况，根据土家织锦图像风格范围在关键帧迁移图像选取最终融合图像，通过泊松融合技术对最终融合图像进行处理获得风格迁移影像； 所述土家织锦图像特征差异评估体系具体包括色彩文化差异、纹理结构差异和构图语义差异； 计算色彩文化差异所依据的具体公式为： 其中，为色彩文化差异，为第个主色的三维向量，为第个主色的标准三维向量，为范数运算符，为主色种类数量； 计算纹理结构差异所依据的具体公式为： 其中，为纹理结构差异，为第个纹理特征的特征向量，为第个纹理特征的标准特征向量，所述纹理特征的特征向量是一个4维向量，表示为,其中，表示灰度共生矩阵在0°方向的第个纹理特征的特征值，为表示灰度共生矩阵在45°方向的第个纹理特征的特征值，为表示灰度共生矩阵在90°方向的第个纹理特征的特征值，为表示灰度共生矩阵在135°方向的第个纹理特征的特征值，为与之间的相似度， 计算构图语义差异所依据的具体公式为： 其中，为构图语义差异，为边缘分布图的二值矩阵，为标准边缘分布图的二值矩阵，所述二值矩阵通过边缘分布图分析获取，具体为将边缘分布图中的边缘部分标为1，其他部分标为0,为和的交并比； 所述主色的标准三维向量，纹理特征的标准特征向量和标准边缘分布图的二值矩阵通过对选取的标准土家织锦图像进行分析获取。

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