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龙图腾网获悉西北大学申请的专利基于注意力调制对抗网络的图像修复方法、模型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：CN116485663B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202310197598.7，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权基于注意力调制对抗网络的图像修复方法、模型和装置是由李若彤;章勇勤;范建平;彭先霖;杜林格;马晓龙;蓝善祯;钟涵文设计研发完成，并于2023-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于注意力调制对抗网络的图像修复方法、模型和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于注意力调制对抗网络的图像修复方法、模型和装置：模型构建方法：步骤1：采集多幅墓葬壁画的图像；步骤2：将有实际破损的图像分为训练集、测试集、验证集；步骤3：将无实际破损的图像作为修复模型的训练集；步骤4：将训练集和测试集以及图像破损区位置送入改进后的检测网络中训练；步骤5：将修复模型的训练集和随机生成的二值掩码图像送入改进后的调制对抗生成网络中训练；步骤6：验证集送入检测模型再转换为二值图；步骤7：将壁画图像与二值图送入训练好的修复网络，得到修复好的图像。本发明能更有效地提取墓葬壁画特征，提高破损区域检测的准确性，并利用未破损图像结构和纹理信息重建高质量墓葬壁画图像。

本发明授权基于注意力调制对抗网络的图像修复方法、模型和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力调制对抗网络的图像修复模型构建方法，其特征在于，具体包括以下步骤： 步骤1：采集多幅墓葬壁画的图像，获得墓葬壁画的数据集，将该数据集分为有实际破损的墓葬壁画和无实际破损的墓葬壁画两部分； 步骤2：将有实际破损的墓葬壁画图像分为训练集、测试集、验证集，并将训练集和测试集的墓葬壁画破损区使用标注工具标注出来，用于后续的检测模型训练； 步骤3：将无实际破损的墓葬壁画图像作为修复模型的训练集，并对这些图像进行处理，用于后续的修复模型训练； 步骤4：将步骤2得到的训练集和测试集以及相应标注好的图像破损区位置数据送入改进后的基于多重注意力机制的破损区检测网络中进行训练；所述改进后的基于多重注意力机制的破损区检测网络包括多重注意力模块和四叉树结构变换器模块； 多重注意力模块首先估计输入图像中受损区域的粗略掩模，然后四叉树结构变换器模块校正该粗略掩模的分割误差生成精细掩模； 步骤5：将步骤3中所述的修复模型的训练集和随机生成的二值掩码图像送入改进后的调制对抗生成网络中进行训练；所述改进后的调制对抗生成网络结构图由依次连接的图像编码器、生成器和鉴别器组成；其中：所述图像编码器由分组门控卷积块和线性映射块组成；输入图像生成随机向量再通过线性映射线性地产生随机样式向量；而输入图像连同精细掩模被输入到分组门控卷积块，随后是另一个线性映射，用于生成条件样式向量；最后，将随机样式向量和条件样式向量通过Concat函数连接，作为所述生成器的输入；步骤6：对步骤2中的验证集进行处理，获得大小为512*512的有破损区域的墓葬壁画图像，并将该图像送入步骤4得到的训练好的破损区检测网络中，该检测网络将检测到的破损区位置信息进行暂存，再直接转换为mask二值图； 步骤7：将步骤6中经过处理得到的墓葬壁画图像与该图像经过检测后得到的mask二值图一起送入步骤5中得到的训练好的改进后的调制对抗生成网络，得到最终的修复好的墓葬壁画图像。

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