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龙图腾网恭喜武汉大学;中铁第四勘察设计院集团有限公司申请的专利基于建筑物纹理感知颜色损失函数的建筑物纹理生成方法和系统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：CN119648889B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202411677213.8，技术领域涉及：G06T15/04；该发明授权基于建筑物纹理感知颜色损失函数的建筑物纹理生成方法和系统是由游钧益;刘欣怡;张永军;费亮;夏旺;张斌;曹成度;黄乐艳设计研发完成，并于2024-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于建筑物纹理感知颜色损失函数的建筑物纹理生成方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于建筑物纹理感知颜色损失函数的建筑物纹理生成方法和系统，本发明基于颜色损失函数和纹理损失函数，提供了一种基于建筑物纹理感知颜色损失函数的建筑物纹理生成方法，以解决传统三维重建中常见的纹理模糊、模型细节丢失等问题。该方法首先用语义标签对建筑物真实立面纹理影像与对应Mesh贴图纹理影像进行窗户提取，进行前景背景分离；利用真实影像与生成影像的颜色直方图与颜色梯度构建颜色损失函数；利用真实影像与生成影像的纹理直方图与纹理梯度构建颜色损失函数；利用建筑物纹理感知颜色损失函数训练pix2pix网络，用于纹理生成；利用训练好的网络生成建筑物立面纹理影像，并将窗户与背景融合得到完整的建筑物纹理影像。

本发明授权基于建筑物纹理感知颜色损失函数的建筑物纹理生成方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于建筑物纹理感知颜色损失函数的建筑物纹理生成方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，建筑物纹理数据集准备；步骤2，颜色损失函数构建：利用真实影像与生成影像的颜色直方图与颜色梯度构建颜色损失函数；其中生成影像利用Mesh贴图纹理影像与pix2pix模型获取；步骤2中，颜色损失函数包括颜色直方图损失函数和颜色梯度损失函数，构建的具体方法如下：步骤2.1，颜色直方图损失函数构建：颜色直方图的损失函数定义如下： 其中Hc,reali为真实影像的颜色直方图在第i个通道的值，Hc,geni为生成影像的颜色直方图在第i个通道的值，n为颜色直方图的通道数；步骤2.2，颜色梯度损失函数构建：颜色梯度损失函数定义如下： 其中Gc,realx,y为真实影像在像素位置x,y的颜色梯度的值，Gc,genx,y为生成影像在像素位置x,y的颜色梯度的值，W、H为影像的列数与行数；步骤3，纹理损失函数构建：利用真实影像与生成影像的纹理直方图与纹理梯度构建颜色损失函数；步骤3中，纹理损失函数包括纹理直方图损失函数和纹理梯度损失函数，构建的具体方法如下：步骤3.1，纹理直方图损失函数构建：纹理直方图损失函数定义如下： 其中Tt,reali为真实影像的纹理直方图在第i个通道的值，Tt,geni为生成影像的纹理直方图在第i个通道的值，m为纹理直方图的通道数；步骤3.2，纹理梯度损失函数构建：纹理梯度损失函数定义如下： 其中TGt,realx,y为真实影像在像素位置x,y的纹理梯度的值，TGt,genx,y为生成影像在像素位置x,y的纹理梯度的值，W、H为影像的列数与行数；步骤4，纹理生成网络训练：利用建筑物纹理感知颜色损失函数训练pix2pix网络，用于纹理生成；其中建筑物纹理感知颜色损失函数包括颜色损失函数纹理和损失函数；步骤4中，pix2pix网络是一种基于条件生成对抗网络的图像翻译模型，实现从输入图像到输出图像的映射，训练的具体方法如下：步骤4.1，定义建筑物纹理感知颜色损失函数，定义如下： 其中αC、βC、αT、βT均为权重常数，分别为颜色直方图损失函数、颜色梯度损失函数、纹理直方图损失函数、纹理梯度损失函数；步骤4.2，训练纹理生成网络：使用建筑物纹理感知颜色损失函数训练pix2pix模型；步骤5，纹理生成与融合：利用步骤4训练好的网络生成建筑物立面纹理影像，并将窗户与背景融合得到完整的建筑物纹理影像。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人武汉大学;中铁第四勘察设计院集团有限公司，其通讯地址为：430072 湖北省武汉市武昌区八一路299号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。