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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种基于自优化深度图像先验的纹理连续性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：CN115272434B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202210919570.5，技术领域涉及：G06T7/41；该发明授权一种基于自优化深度图像先验的纹理连续性检测方法是由周乾伟;王锦涛;章福宝;胡海根;郭媛;管秋设计研发完成，并于2022-08-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自优化深度图像先验的纹理连续性检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自优化深度图像先验的纹理连续性检测方法，首先产生负样图像，通过自化判别器训练纹理特征提取器和影像重建器，然后将正样图像和负样图像分别输入到训练好的纹理特征提取模块和影像重建模块，生成重建的正样图像以及重建的负样图像，并计算得到正样和负样对应的残差图像，训练纹理连续性判决器，最后将待检测的图像输入到训练好的纹理连续性判决器进行评分，计算对应的假设机率，当所述假设机率小于设定的阈值时，判断待检测的图像纹理连续，否则判断为不连续。本发明可用于判断影像是否存在拼接、残缺，是图像质量评估的重要标准之一。

本发明授权一种基于自优化深度图像先验的纹理连续性检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自优化深度图像先验的纹理连续性检测方法，其特征在于，所述基于自优化深度图像先验的纹理连续性检测方法，包括： 获取正样图像，通过图像扰动产生纹理不连续的负样图像，将负样图像输入到纹理特征提取器提取负样特征，然后将负样特征通过影像重建器，得到重建的负样图像，计算重建损失，训练纹理特征提取器和影像重建器； 将正样图像和重建的负样图像输入到自优化判决器进行评分，根据评分计算自优化损失，训练自优化判决模块，并在自优化损失收敛时，停止纹理特征提取器和影像重建器的训练； 将正样图像和负样图像分别输入到训练好的纹理特征提取器和影像重建器，生成重建的正样图像以及重建的负样图像，并计算正样图像与重建的正样图像的差值得到正样对应的残差图像，以及计算负样图像与重建的负样图像的差值得到负样对应的残差图像； 将正样和负样对应的残差图像输入到纹理连续性判决器进行评分，根据评分计算差异损失，完成纹理连续性判决器的训练； 将待检测的图像输入到训练好的纹理连续性判决器进行评分，计算对应的假设机率，当所述假设机率小于设定的阈值时，判断待检测的图像纹理不连续，否则判断为连续； 所述重建损失，计算公式如下： ； 其中，为重建损失函数，y表示负样图像，表示重建的负样图像。

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