中国海洋大学甘言海获国家专利权
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龙图腾网获悉中国海洋大学申请的专利基于层级贝叶斯结构的大尺度高质量纹理图像合成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：CN119444587B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411481685.6，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权基于层级贝叶斯结构的大尺度高质量纹理图像合成方法是由甘言海;李政志;董军宇;高峰设计研发完成，并于2024-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于层级贝叶斯结构的大尺度高质量纹理图像合成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于层级贝叶斯结构的大尺度高质量纹理图像合成方法，属于纹理图像合成技术领域。本发明通过将纹理图像合成描述为规则基底上塑形和扰动提出双流层级贝叶斯结构，并根据此结构设计了结合频率域和空间域的神经网络，使得网络能够同时捕捉全局特征和局部细节，从而提升生成图像的整体质量和一致性。本发明经过优化的网络结构和参数设置，使得模型在生成纹理图像时具备较高的实时性，适用于实时应用场景。本发明不依赖于输入的纹理样本进行推理，允许在没有具体示例的情况下仅仅依靠粗粒度控制变量便能生成大尺度高质量纹理图像。本发明基于对抗损失进行模型训练，使生成的纹理图像更加清晰，细节更丰富。
本发明授权基于层级贝叶斯结构的大尺度高质量纹理图像合成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于层级贝叶斯结构的大尺度高质量纹理图像合成方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： S1：构建基于层级贝叶斯结构的纹理图像合成模型：该纹理图像合成模型包括生成器和判别器；所述生成器融合了空间域的卷积神经网络和频率域的残差网络，在频率域的残差网络中进行纹理规则基底的建模，在空间域的卷积神经网络中进行规则基底塑形和扰动的建模；所述判别器与纹理合成模型中的卷积神经网络具有镜像的网络结构； S2：对收集到的大纹理数据集上的数据进行预处理； S3：基于对抗训练的思想对纹理图像合成模型进行训练； S4：基于训练好的纹理图像合成模型，输入粗粒度控制变量，最终生成大尺度高质量的纹理图像。
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