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龙图腾网获悉捷仪科技(北京)有限公司申请的专利一种培养皿菌落图生成方法及装置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：CN118887313B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202411376262.8，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权一种培养皿菌落图生成方法及装置是由徐强;蔡渊;陆宜;黎敏清设计研发完成，并于2024-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种培养皿菌落图生成方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种培养皿菌落图生成方法及装置，涉及图像生成技术领域，培养皿菌落图生成方法包括：获取目标菌落描述文本以及目标培养皿背景图；根据目标菌落描述文本，生成目标低分辨率菌落图；根据目标低分辨率菌落图，生成目标高分辨率菌落图；将目标高分辨率菌落图与目标培养皿背景图融合，得到目标高分辨率培养皿菌落图。本申请公开的培养皿菌落图能够自动生成用户所需的高分辨率培养皿菌落图。

本发明授权一种培养皿菌落图生成方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种培养皿菌落图生成方法，其特征在于，包括： 获取目标菌落描述文本以及目标培养皿背景图，所述目标培养皿背景图包括：不同培养液的培养皿的图像、带划痕的培养皿的图像、带盖的培养皿的图像、带标签的培养皿的图像、带笔标记的培养皿的图像、带伪影的培养皿的图像、带光源污染的培养皿的图像以及有凝结水汽的培养皿的图像中的至少一种； 根据所述目标菌落描述文本，生成目标低分辨率菌落图； 根据所述目标低分辨率菌落图，生成目标高分辨率菌落图； 将所述目标高分辨率菌落图与所述目标培养皿背景图融合，得到目标高分辨率培养皿菌落图；包括：利用预先构建的图像融合模型，将所述目标高分辨率菌落图与所述目标培养皿背景图融合，得到目标高分辨率培养皿菌落图；其中，所述图像融合模型采用训练得到的第三生成对抗网络中的生成网络，所述第三生成对抗网络采用第三训练数据集训练得到，所述第三训练数据集中包含多种风格的训练培养皿背景图，具体包括：不同培养液的培养皿的图像、带划痕的培养皿的图像、带盖的培养皿的图像、带标签的培养皿的图像、带笔标记的培养皿的图像、带伪影的培养皿的图像、带光源污染的培养皿的图像以及有凝结水汽的培养皿的图像中的至少一种； 所述根据所述目标低分辨率菌落图，生成目标高分辨率菌落图，包括： 利用预先构建的高分辨率菌落图生成模型，以所述目标低分辨率菌落图为生成依据，生成目标高分辨率菌落图；其中，所述高分辨率菌落图生成模型采用训练得到的第二生成对抗网络中的生成网络； 在对第二生成对抗网络中的生成网络进行训练时： 将训练低分辨率菌落图输入第二生成对抗网络中的生成网络，所述生成网络根据输入生成高分辨率菌落图； 将生成网络生成的高分辨率菌落图以及训练低分辨率菌落图对应的真实高分辨率菌落图输入第二生成对抗网络中的判别网络，得到生成网络生成的高分辨率菌落图的判别结果以及训练低分辨率菌落图对应的真实高分辨率菌落图的判别结果，根据生成网络生成的高分辨率菌落图的判别结果以及训练低分辨率菌落图对应的真实高分辨率菌落图的判别结果确定第二对抗损失； 基于预训练网络获取生成的高分辨率菌落图的高级特征以及训练低分辨率菌落图对应的真实高分辨率菌落图的高级特征，根据生成的高分辨率菌落图的高级特征以及训练低分辨率菌落图对应的真实高分辨率菌落图的高级特征确定感知损失，其中，高级特征为能够表征图像中菌落结构信息的特征； 获取生成的高分辨率菌落图的纹理特征以及训练低分辨率菌落图对应的真实高分辨率菌落图的纹理特征，根据生成的高分辨率菌落图的纹理特征以及训练低分辨率菌落图对应的真实高分辨率菌落图的纹理特征确定纹理损失； 将所述第二对抗损失、所述感知损失和所述纹理损失融合，根据融合后损失对所述第二生成对抗网络进行参数更新。

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