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龙图腾网获悉武汉纺织大学申请的专利基于Transformer和离散傅里叶变换的牛仔布疵点检测方法和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：CN117635592B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202311743009.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于Transformer和离散傅里叶变换的牛仔布疵点检测方法和装置是由颜小运;胡新荣;王兆静;李敏;李丽;王晨;杨凯;罗航;严子康;钱文豪设计研发完成，并于2023-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Transformer和离散傅里叶变换的牛仔布疵点检测方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于Transformer和离散傅里叶变换的牛仔布疵点检测方法和装置。所述方法包括以下步骤：输入图像首先进行离散傅里叶变换，并计算傅里叶变换的幅度谱和相位谱图像；然后将幅度谱和相位谱各自分别通过由图像切分模块、全连接层模块、Transformer模块和反卷积模块串联组成的神经网络部分，并得到处理后的新幅度谱和新相位谱；最后这两种新的谱图通过离散傅里叶逆变换生成疵点检测结果。本发明首次提出了联合Transformer和离散傅里叶变换进行牛仔布的疵点检测，该方法计算量小于已有的基于Transformer的疵点检测方法，但具有更好的牛仔布疵点检测效果。

本发明授权基于Transformer和离散傅里叶变换的牛仔布疵点检测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于Transformer和离散傅里叶变换的牛仔布疵点检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，将牛仔布图像作为输入进行离散傅里叶变换，计算得到对应的幅度谱和相位谱图像，然后将幅度谱和相位谱分别通过第一神经网络和第二神经网络进行处理，得到新幅度谱和新相位谱；所述第一神经网络包括图像切分模块、第一全连接层模块、第一Transformer模块和第一反卷积模块，所述第二神经网络包括图像切分模块、第二全连接层模块、第二Transformer模块和第二反卷积模块； 第一全连接层模块用于对图像块特征进行维度调整； 第一Transformer模块内部由两个归一化层、一个第一特征转换器、一个第二特征转换器、一个汇聚层、两个融合层和一个第三全连接层模块组成； 第一反卷积模块由一个第一特征转换器、一个5×5的反卷积层、GELU激活函数层、批归一化层和Sigmoid函数层串联组成； 相位谱依次通过图像切分模块、一个第二全连接层模块、两个第二Transformer模块和一个第一反卷积模块；图像切分模块将输入的相位谱图像切分为互相不重叠的空间大小为P×P的子块，并将每个子块特征拉伸为一个图像块特征向量，设幅度谱图像的空间分辨率为H×W，其中H和W分别代表图像的高和宽，其中H和W分别代表图像的高和宽；相位谱计算时通过的第二全连接层模块、第二Transformer模块和第二反卷积模块与第一全连接层模块、第一Transformer模块和第一反卷积模块具有相同的结构，只是参数不同；第二全连接层模块输出的特征维度为HP×WP×C5，C5为第二全连接层模块输出的图像块特征的长度；第二Transformer模块输出的特征维度为HP×WP×C6，C6为第二Transformer模块输出的图像块特征的长度；第二反卷积模块输出的结果为空间尺寸为H×W的新的相位谱图； 步骤2，幅度谱和相位谱各自通过结构相同的神经网络部分后将生成处理后的新幅度谱和新相位谱，最后这两种新的谱图通过离散傅里叶逆变换生成牛仔布图像的疵点检测结果； 新生成的幅度谱和相位谱通过离散傅里叶逆变换生成疵点检测结果，即一幅大小为H×W的灰度图，图中灰度值越高，则像素位置含有疵点的可能性越大。

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