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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种用于织物图像的快速分类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：CN118262174B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202410461062.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种用于织物图像的快速分类方法是由周利祥;郑小青;孔亚广;江爱朋设计研发完成，并于2024-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于织物图像的快速分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于织物图像的快速分类方法，该方法首先收集少数民族服饰图片，对收集的图片进行标签标注，得到少数民族服饰数据集。其次将收集后的少数民族服饰数据集进行预处理。然后将预处理后的图片输入构建的织物图像快速分类模型中，进行特征提取并输出分类结果。最后通过数据集训练，并测试评估织物图像快速分类模型。本发明显著提高了少数民族服饰图像分类的准确性和效率，确保了文化遗产图像的特性得到了充分的保护和正确的识别。

本发明授权一种用于织物图像的快速分类方法在权利要求书中公布了：1.一种用于织物图像的快速分类方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：收集少数民族服饰图片，对收集的图片进行标签标注，得到少数民族服饰数据集； 步骤2：将收集后的少数民族服饰数据集进行预处理； 所述预处理为：将数据集中图片尺寸都调整为一致的大小，然后将图片分为训练集和测试集，并进行动态图像调整与增强； 所述动态图像调整与增强具体过程如下： 对每张图片应用内容感知分析，确定图像中的关键内容区域：计算图像的梯度映射Gm，反映图像中内容的边缘和细节强度，公式如下： 其中，I表示图像，和分别是图像I在x和y方向的像素梯度，像素梯度用Sobel边缘检测算子计算；根据梯度映射Gm，确定图像中的关键内容区域； 针对确定的关键内容区域，动态地应用增强技术，包括局部对比度增强、亮度调整，以强调服饰图案和纹理的细节，增强过程表示为： Ienhancex,y＝αGmx,y·Ix,y+βGmx,y·Ix,y 其中αGm和βGm是基于梯度映射值的函数，定义了如何根据内容的重要性调整对比度和亮度，αGm是一个范围在[1-δ，1+δ]内的值，δ是一个预设的对比度调整幅度；βGm是一个范围在[1-γ，1+γ]内的值，γ是一个预设的亮度调整幅度，αGm和βGm的定义如下： 其中ka是与对比度相关的增益系数，kb是与亮度相关的增益系数，是Gm的平均值，用于标准化，的计算方法如下： 其中是对整个图像像素进行双重求和的操作，表示对所有x行和y列的像素点进行迭代，Gmx,y是在坐标x,y上的梯度映射值；M×N是图片中总像素的数量； 步骤3：将预处理后的图片输入由特征提取模块、特征编码模块、特征融合模块和分类决策模块顺序串联构建的织物图像快速分类模型中，进行特征提取并输出分类结果； 步骤4：通过数据集训练，并测试评估织物图像快速分类模型。

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