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龙图腾网获悉西北大学申请的专利一种古代壁画线稿提取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：CN117456537B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202311067381.0，技术领域涉及：G06V30/182；该发明授权一种古代壁画线稿提取方法是由彭进业;余喆;王珺;彭盛霖;胡琦瑶;张晓丹设计研发完成，并于2023-08-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种古代壁画线稿提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开的一种古代壁画线稿提取方法，对采集的古代壁画图像进行剪裁和数据增强，得到古代壁画图像数据集；对单张古代壁画图像进行特征提取和处理，得到多尺度空间信息和跨通道注意力的特征图和梯度信息注意力图；将两者进行加权融合，得到带有梯度注意力引导的古代壁画特征图，然后将其输入解码器中，得到古代壁画的线稿图像；将古代壁画的线稿图像与古代壁画图像的伪groundTruth深度图进行约束，即完成古代壁画线稿的提取。本发明通过梯度引导和几何约束使提取的壁画图像线稿清晰且线条连续，降低了壁画图像背景对线稿提取的影响。

本发明授权一种古代壁画线稿提取方法在权利要求书中公布了：1.一种古代壁画线稿提取方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，对采集的古代壁画图像进行剪裁和数据增强，得到古代壁画图像数据集； 步骤2，对古代壁画数据集中的单张古代壁画图像进行特征提取，得到多尺度空间信息和跨通道注意力的特征图；对进行特征提取的古代壁画图像同步进行处理得到梯度信息注意力图； 步骤3，将多尺度空间信息和跨通道注意力的特征图和梯度信息注意力图进行加权融合，得到带有梯度注意力引导的古代壁画特征图，然后将其输入解码器中，得到古代壁画的线稿图像； 步骤4，将古代壁画的线稿图像与古代壁画图像的伪groundTruth深度图进行约束，即完成古代壁画线稿的提取； 所述步骤2中特征提取具体包括：通过两个卷积网络将古代壁画图像的通道提高至64通道，并进行古代壁画图像的下采样，得到古代壁画图像的浅层低级特征；具体计算如公式1所示： 1； 将浅层低级特征输入跨通道注意力残差模块中得到多尺度空间信息和跨通道注意力的特征图； 所述跨通道注意力残差模块分为单卷积网络分支和卷积网络与跨通道注意力模块PSA组成的分支，所述单卷积网络分支用于保留粗尺度特征，具体计算如公式2所示： 2； 其中，为古代壁画图像的浅层低级特征； 所述卷积网络与跨通道注意力模块PSA组成的分支用于提取不同空间尺度和通道维度的特征，具体计算如公式3所示： 3； 其中，PSA为跨通道注意力模块； 将不同空间尺度和通道维度的特征、粗尺度特征和浅层低级特征通过逐像素相加的方式整合在一起，得到多尺度空间信息和跨通道注意力的特征图

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