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龙图腾网获悉西北大学申请的专利基于梯度可训练Gabor及通道注意力的壁画起甲病害标注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：CN115937582B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202211484651.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于梯度可训练Gabor及通道注意力的壁画起甲病害标注方法是由王珺;李育恒;俞凯;梁静怡;彭盛霖;彭进业;王琳;汪霖;赵万青设计研发完成，并于2022-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于梯度可训练Gabor及通道注意力的壁画起甲病害标注方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于梯度可训练Gabor及通道注意力的壁画起甲病害标注方法，属于图像处理技术领域，包括以下步骤：S1：获取含有起甲病害的古代壁画图像，得到训练集，S2：将训练集输入至特征提取网络中，通过梯度可训练Gabor和经典卷积后分别得到特征图Fg和特征图Fc；S3：将特征图Fg及特征图Fc通过编码器叠加到一起，得到Fgc作为后续网络的输入进行编码器的卷积；S4：解码器对Fgc加入通道注意力机制增强各特征图之间通道信息的联系，得出分割预测图Rs。本发明提出一个端到端的壁画起甲病害标注网络，实现了壁画起甲病害的自动标注，无需人工干预。

本发明授权基于梯度可训练Gabor及通道注意力的壁画起甲病害标注方法在权利要求书中公布了：1.一种基于梯度可训练Gabor及通道注意力的壁画起甲病害标注方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取含有起甲病害的古代壁画图像，得到训练集， S2：将所述训练集输入至特征提取网络中，通过梯度可训练Gabor和经典卷积后分别得到特征图和特征图 所述的梯度可训练Gabor由固定参数的Gabor滤波器修改得到，原始Gabor函数如式1： 1 公式中是Gabor函数的参数，分别是高斯函数的比例因子和空间纵横比，分别是余弦载波的频率和相位偏移，是Gabor函数的方向，分别是横、纵坐标变量，是常数因子； 梯度可训练Gabor的核函数定义如下： 2 其中和是像素索引,，和分别是Gabor核的高度和宽度，表示中心像素的强度变化率，表示的核函数的局部梯度，基于可学习的参数以及公式1和2建立核函数， 梯度可训练Gabor包括个方向的Gabor滤波器，其中Gabor滤波器表示为，可学习参数中将设为0，将第个Gabor滤波器的方向角设为； S3：将所述特征图及特征图通过编码器叠加到一起，得到； S4：解码器对所述加入通道注意力机制增强各特征图之间通道信息的联系，得出分割预测图； S5：获取所述预测图起甲病害区域集合，其中，为边缘提取算法； S6：将所述起甲病害区域集合与原始壁画图像进行图像融合，获得壁画图像起甲病害标注区域集合。

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西北大学，其通讯地址为：710127 陕西省西安市长安区郭杜街道学府大道1号西北大学长安校区；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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