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龙图腾网获悉西北大学申请的专利一种双模块增强自适应描述子的边缘提取方法、系统、设备及介质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：CN119723264B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411767574.1，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种双模块增强自适应描述子的边缘提取方法、系统、设备及介质是由耿国华;李若雪;张海波;师秦高雪;李亚静;周蓬勃;刘阳洋设计研发完成，并于2024-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种双模块增强自适应描述子的边缘提取方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种双模块增强自适应描述子的边缘提取方法、系统、设备及介质，方法包括：对文物碎片清洗和编号后进行扫描，获取文物碎片的二维图像和三维模型，并进行标签关联标注，构建原始数据集；对原始数据集进行处理，通过多角度图像截图实现基于几何变换的二维图像数据增强，通过3D扫描分析软件将碎片三维模型转化为点云格式映射出对应二维图像；增强后的二维图像和三维模型映射出对应的二维图像共同组成碎片二维图像数据集；根据得到的碎片二维图像数据集，构建提取特征的多模态描述子；根据描述子分别获得文物碎片二维图像、文物碎片三维模型的边缘提取结果，完成边缘提取任务；本发明提供的双模块增强自适应描述子能全面捕捉边缘信息。

本发明授权一种双模块增强自适应描述子的边缘提取方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种双模块增强自适应描述子的边缘提取方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，对文物碎片清洗和编号后进行扫描，获取文物碎片的二维图像和三维模型，并进行标签关联标注，构建原始数据集； 步骤2，对原始数据集进行处理，其中，通过多角度图像截图实现基于几何变换的二维图像数据增强；通过3D扫描分析软件将三维模型转化为点云格式并进行映射，映射出对应二维图像；增强后的二维图像和三维模型映射出对应的二维图像共同组成碎片二维图像数据集； 步骤3，根据步骤2得到的碎片二维图像数据集，构建提取特征的双模块增强自适应描述子GLSoble，具体为： 步骤3.1，通过频域变换增强方法进行全局边缘特征提取； 所述步骤3.1中通过频域变换增强方法进行全局边缘特征提取，具体为： 步骤3.11，输入步骤2得到的处理后的碎片二维图像数据集，计算傅里叶变换，将图像从空间域转换到频率域；进行变换位移，将零频率分量移动到频谐中心，移位后频谱中心为低频信息、边缘为高频信息，计算过程如下： Fu,v＝∫∫fx,ye-2πiux+vydxdy 其中，x为图像的水平坐标，y为图像的垂直坐标；u为频率域的水平频率，表示在x方向上的频率成分；v为频率域的垂直频率，表示在y方向上的频率成分；i为虚数单位；fx,y表示图像在坐标x,y处的像素值；Fu,v表示频率域图像，即频率成分的复数值； 步骤3.12，根据步骤3.11得到的变化位移Fshiftu,v，计算幅度谱获得图像频率信息，并进行对数变换以增强对比； Mu,v＝log1+Su,v 其中，Re为傅里叶变换结果的实部，Im为傅里叶变换结果的虚部； 步骤3.13，将步骤3.12得到的对数变换后的幅度谱Mu,v应用高斯低通滤波器，平滑图像以减少高频噪声； Ffiltered＝Mu,v·Gc,d 其中，σ为控制滤波器宽度的标准差；c为频域中心到当前频率u的水平距离；d为频域中心到当前频率v的垂直距离；G为高斯滤波的值； 步骤3.14，将步骤3.13得到的经过高斯滤波器后的幅度谱Ffiltered进行反傅里叶变换，将频率域图像转换回空间域； 步骤3.15，对步骤3.14得到的fbackx,y使用Sobel算子进行全局边缘特征提取，输出全局边缘特征Fglobal； Fglobal＝normalizeS 其中，Sx、Sy分别是图像在x方向和y方向的边缘检测结果，Sx中包含的矩阵为用于检测水平边缘的卷积核，Sy中包含的矩阵为用于检测垂直边缘的卷积核；*代表卷积操作，normalize代表归一化操作； 步骤3.2，通过自适应领域方法进行局部边缘特征提取； 领域即滑动窗口大小与步长，进行窗口内高斯模糊； 步骤3.3，通过动态权重融合策略融合全局边缘特征和局部边缘特征，得出双模块增强自适应描述子； 所述步骤3.3的具体过程为： 步骤3.31，计算全局特征动态权重Wglobal和局部特征动态权重Wlocal，计算过程如下： 其中，∈是一个小常数，用于防止分母为零； 步骤3.32，将步骤3.31得到的全局特征动态权重和局部特征动态权重归一化，计算过程如下； 步骤3.33，根据步骤3.32得到的归一化后的权重Wnorm来进行全局边缘特征和局部边缘特征的特征融合，得到双模块增强自适应描述子Ffused： Ffused＝Wnorm·Fglobal+1-Wnorm·Flocal； 步骤4，根据步骤3得到的双模块增强自适应描述子，分别获得文物碎片二维图像、文物碎片三维模型的边缘提取结果，完成基于双模块增强自适应描述子的边缘提取。

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