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龙图腾网获悉河南师范大学申请的专利一种基于改进CycleGAN网络的甲骨摹本自动生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：CN119784882B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411841130.8，技术领域涉及：G06T11/20；该发明授权一种基于改进CycleGAN网络的甲骨摹本自动生成方法是由刘杰;陈馨;张悦;司艺静;肖无双;王晨祥;盛文悦设计研发完成，并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进CycleGAN网络的甲骨摹本自动生成方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于改进CycleGAN网络的甲骨摹本自动生成方法，其步骤如下：利用非接触式卷宗书刊扫描仪对书籍进行扫描得到甲骨著录图像，对甲骨著录图像进行预处理得到甲骨图像，得到甲骨数据集，并将甲骨数据集分成训练集和测试集；构建改进的CycleGAN网络模型：在生成器网络中增加多尺度特征提取模块和风格强化注意力残差模块；运用训练集中的甲骨图像训练改进的CycleGAN网络模型，获得训练好的甲骨摹本生成模型；将测试集中的甲骨图像输入训练好的甲骨摹本生成模型中，得到经过翻译的甲骨摹本图像。本发明能够精确捕捉并再现甲骨文的结构与细节，生成高质量摹本，为甲骨文数字化研究提供高效的图像生成方法，为生成高质量甲骨摹本提供了新的思路。

本发明授权一种基于改进CycleGAN网络的甲骨摹本自动生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进CycleGAN网络的甲骨摹本自动生成方法，其特征在于，其步骤如下： 步骤1：利用非接触式卷宗书刊扫描仪对书籍进行扫描得到甲骨著录图像，对甲骨著录图像进行预处理得到甲骨图像，得到甲骨数据集，并将甲骨数据集分成训练集和测试集； 步骤2：构建改进的CycleGAN网络模型：在生成器网络中增加多尺度特征提取模块和风格强化注意力残差模块； 所述改进的CycleGAN网络模型包含两组生成器网络G和生成器网络F以及判别器网络Dx和判别器网络Dy，两个生成器网络F负责将摹本甲骨图像生成彩版甲骨图像，生成器网络G负责将彩版甲骨图像生成摹本甲骨图像，判别器网络Dx用于比较甲骨数据集中彩版的真实样本图像与生成器网络F生成的彩版甲骨图像得到对抗损失LDX，判别器网络Dy用于比较甲骨数据集中摹本的真实样本图像与生成器网络G生成的摹本甲骨图像得到对抗损失LDY； 所述生成器网络G和生成器网络F均采用编码器-解码器的架构，并且生成器采用并联方式加入设计的多尺度特征提取模块和风格强化注意力残差模块，以实现渐进式特征转换； 步骤3：运用训练集中的甲骨图像训练改进的CycleGAN网络模型，获得训练好的甲骨摹本生成模型； 步骤4：将测试集中的甲骨图像输入训练好的甲骨摹本生成模型中，得到经过翻译的甲骨摹本图像。

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