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龙图腾网恭喜中国科学院西安光学精密机械研究所申请的专利一种基于分割通道注意力的高光谱壁画图像缺陷检测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：CN119205771B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202411711930.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于分割通道注意力的高光谱壁画图像缺陷检测方法是由邱实;史晨亮;张朋昌;郭柏霖;李思远;胡炳樑设计研发完成，并于2024-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于分割通道注意力的高光谱壁画图像缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于分割通道注意力的高光谱壁画图像缺陷检测方法，用于解决现有基于深度学习的算法在多尺度特征提取的性能上表现较差，无法准确提取壁画所有尺度上的缺陷，难以满足高精度、大规模壁画图像缺陷检测需求的技术问题。本发明提供的一种基于分割通道注意力的高光谱壁画图像缺陷检测方法，将分割通道注意力机制融入到神经网络模型中，构建基于分割通道注意力的神经网络模型，根据波段将待测高光谱壁画图像分割为多组包含不同波段信息的图像，同时对每组图像进行不同卷积核大小的卷积，可以准确提取壁画所有尺度上的缺陷，有效提高了检测精度和效率，具有很好的实用性。

本发明授权一种基于分割通道注意力的高光谱壁画图像缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于分割通道注意力的高光谱壁画图像缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，构建基于分割通道注意力的神经网络模型；所述神经网络模型包括按输入输出顺序依次设置的第一分割通道注意力模块、标准化层、第二分割通道注意力模块以及线性分类层；所述第一分割通道注意力模块，用于接收输入的待测高光谱壁画图像，并根据波段将待测高光谱壁画图像分割为多组包含不同波段信息的图像，同时对每组图像进行不同卷积核大小的卷积，以提取待测高光谱壁画图像的不同尺度特征；所述标准化层用于消除奇异样本数据导致的不良影响，并在训练中加速收敛、缓解梯度弥散问题；所述第二分割通道注意力模块用于进一步提取不同尺度特征；所述线性分类层用于输出待测高光谱壁画图像中每个像素点的异常概率；步骤2，模型训练；将待测高光谱壁画图像切割出一部分作为训练样本，输入步骤1构建的神经网络模型中进行模型训练，获得训练好的神经网络模型；步骤3，图像切割；将待测高光谱壁画图像进行切割，获得多个大小相同的子图像，同时记录并储存每个子图像的位置信息；步骤4，异常检测；将切割完成的多个子图像按顺序输入步骤2训练好的神经网络模型中，神经网络模型向各子图像上的每个像素点分别分配一个异常概率；根据各子图像上每个像素点的异常概率确定并标记各像素点是否异常，获得带有标记结果的多个子图像；步骤5，缺陷检测结果输出；将带有标记结果的多个子图像根据对应的位置信息进行拼接，得到待测高光谱壁画图像的缺陷检测结果。

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