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龙图腾网恭喜西藏民族大学申请的专利一种唐卡图像修复方法、系统及存储介质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：CN118710552B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202410843431.8，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权一种唐卡图像修复方法、系统及存储介质是由樊瑶;柏劲咸;赵芷蔚设计研发完成，并于2024-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种唐卡图像修复方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种唐卡图像修复方法、系统及存储介质，涉及数字图像处理技术领域，通过将输入图像分割成非重叠子区域并进行非线性变换，有效隔离局部信息，同时引入矢量量化码本以更好地捕获和保留图像结构信息和细节，并行CSWin分辨率Transformer模块通过十字形窗口和局部增强位置编码加强上下文建模能力度；新颖的多尺度特征引导模块通过不同尺度的局部知识适应性地学习非缺损区域的特征信息；CDCT模型在多个数据集上的实验显示其修复结果具有竞争力；通过采用SSIM、PSNR和综合质量评价指数QI，实现了修复质量的显著提升。

本发明授权一种唐卡图像修复方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种唐卡图像修复方法，其特征在于，具体步骤包括： 步骤S1、收集包含破损部分和缺失部分的唐卡图像，并对收集的唐卡图像进行预处理，将预处理后的唐卡图像构建为图像数据集； 步骤S2、构建基于Transformer模型的编码器-解码器结构，并用于共同学习一个离散码本，将图像数据集内部的唐卡图像输入至构建的编码器内部，利用编码器将输入的唐卡图像划分为固定大小的非重叠子区域，并将子区域通过非线性变换映射到连续的潜在空间表示，得到特征向量； 步骤S3、引入矢量量化码本，对编码器输出的连续潜在特征向量进行矢量量化，所述离散码本采用聚类算法构建，码本中的每个向量代表图像中的一块子区域的潜在空间表示，最后将得到的离散码本作为码本先验知识； 步骤S4，构建并行CSWin分辨率Transformer模块，该模块采用十字形窗口以及局部增强位置编码的设计，将步骤S3中特征向量作为输入，并对该特征向量添加额外的可学习位置嵌入以保留空间信息，随后将特征向量沿空间维度扁平化，从而获得该模块的最终输入，以预测下一个索引的概率分布； 步骤S5、利用步骤S4中并行CSWin分辨率Transformer模块来准确推断缺失token的索引，并通过这些索引从步骤S3中得到的离散码本中找到对应的离散向量，用于图像修复，完成一次修复尝试后，系统将进入迭代循环； 步骤S6，在每次迭代后，采集生成的修复图像，并获取该修复图像与参考图像的结构相似性指数、该修复图像与参考图像的峰值信噪比PSNR，并对结构相似性指数、峰值信噪比PSNR进行分析处理，生成综合质量评价指数QI，该指数用于对图像质量、修复效果进行评价，并生成相应的学习率二次调整策略； 步骤S7，在自适应学习率调整的基础上，设计多尺度特征引导模块，该模块利用非破损区域的特征，以促进生成区域与未损坏区域在结构和纹理上的一致性，从而提升修复结果的质量和保真度； 步骤S8、在修复过程中，根据步骤S6生成的综合质量评价指数QI和学习率调整策略，动态调整模型的学习率，以优化修复效果； 步骤S9、完成所有迭代后，对最终修复的唐卡图像进行后处理，包括但不限于图像增强、颜色校正和细节优化，以提高修复图像的质量和视觉效果，最终输出修复后的唐卡图像。

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