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龙图腾网获悉中国传媒大学申请的专利基于卷积和转换器混合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：CN116309155B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202310256040.1，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权基于卷积和转换器混合网络的图像修复方法、模型和装置是由钟涵文;蓝善祯;张岳;李绍彬;章勇勤;李若彤;杨慧祎;尉婉婷设计研发完成，并于2023-03-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于卷积和转换器混合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卷积和转换器混合网络的图像修复方法、模型和装置，模型构建方法包括：步骤1：采集墓葬壁画图像数据，预处理、人工标注得到墓葬壁画检测模型数据集；确定修复模型的训练集和验证集；步骤2：将人工标记好的数据集输入至检测模型训练；步骤3：对有破损的墓葬壁画检测并转换成二值掩码图像，得到修复测试集图像；步骤4：设计破损修复模型；步骤5：利用修复数据集训练得到墓葬壁画修复模型；步骤6：利用测试集对修复模型进行测试，实现对破损区自动修复。本发明使得墓葬壁画检测模型的检测效果更准确，另外通过混合修复网络利用Transformer模型全局恢复图像的纹理信息，结合快速傅里叶变换方法恢复出质量更高的修复图像。

本发明授权基于卷积和转换器混合网络的图像修复方法、模型和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积和转换器混合网络的图像修复模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：利用数字设备采集墓葬壁画图像数据；采集的墓葬壁画图像包括完整的墓葬壁画和存在破损的墓葬壁画图像，对采集的墓葬壁画图像数据进行预处理，对带有破损区的墓葬壁画使用标注软件对破损区域进行人工标注，得到墓葬壁画检测模型数据集；将完好的墓葬壁画图像作为墓葬壁画修复模型的训练集和验证集； 步骤2：将步骤1中人工标记好的墓葬壁画数据集输入至墓葬壁画破损区检测模型进行训练，得到训练好的检测模型； 步骤3：利用步骤2得到的训练好的检测模型对有破损的墓葬壁画进行破损检测，并将检测结果转换成二值掩码图像，得到墓葬壁画的修复测试集图像； 步骤4：设计基于视觉特征转换器的破损修复模型，所述基于视觉特征转换器的破损修复模型由基于Transformer的结构纹理修复模型和内容填补模型构成；所述结构纹理修复模型采用了快速傅里叶卷积层进行频域的学习，结合由全卷积网络构成的结构特征编码器； 步骤5：利用步骤1中得到的墓葬壁画修复数据集对基于视觉特征转换器的破损修复模型进行训练，得到墓葬壁画修复模型； 步骤6：利用步骤3得到的墓葬壁画测试集对训练好的基于卷积和转换器的混合网络检测修复模型进行测试，实现对墓葬壁画破损区的自动修复。

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