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龍圖騰網(wǎng)獲悉重慶大學(xué)建筑規(guī)劃設(shè)計(jì)研究總院有限公司;重慶大學(xué)溧陽(yáng)智慧城市研究院;重慶大學(xué);大足石刻研究院;重慶市文物考古研究院(重慶文化遺產(chǎn)保護(hù)中心)申請(qǐng)的專利一種基于圖像分析的文物病害識(shí)別評(píng)估系統(tǒng)及方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120526381B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-23發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202511031559.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/52；該發(fā)明授權(quán)一種基于圖像分析的文物病害識(shí)別評(píng)估系統(tǒng)及方法是由楊陽(yáng);趙彬;陳卉麗;葉琳;鄒譚;劉漢龍;胡斌;韓秀蘭;劉遠(yuǎn)堅(jiān);仉文崗設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-07-25向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于圖像分析的文物病害識(shí)別評(píng)估系統(tǒng)及方法在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明涉及圖像文物病害識(shí)別評(píng)估領(lǐng)域，具體為一種基于圖像分析的文物病害識(shí)別評(píng)估系統(tǒng)及方法，包括多光譜圖像采集模塊、圖像處理模塊、病害識(shí)別模塊、修復(fù)評(píng)估模塊、決策優(yōu)化模塊和病害數(shù)據(jù)庫(kù)；多光譜圖像采集模塊通過(guò)反光區(qū)域檢測(cè)算法優(yōu)化光源獲取多光譜圖像；圖像處理模塊利用多波段協(xié)同濾波算法消噪并提取融合特征，劃分病害區(qū)域；病害識(shí)別模塊通過(guò)連通區(qū)域標(biāo)記算法確定病害位置，借助神經(jīng)符號(hào)模型進(jìn)行病害分類；修復(fù)評(píng)估模塊輸出量化評(píng)分；決策優(yōu)化模塊通過(guò)引入遺傳算法的多目標(biāo)優(yōu)化模型權(quán)衡修復(fù)效果、成本和時(shí)間，輸出最優(yōu)方案；本發(fā)明提高了病害識(shí)別精度和修復(fù)評(píng)估的自動(dòng)化與科學(xué)。

本發(fā)明授權(quán)一種基于圖像分析的文物病害識(shí)別評(píng)估系統(tǒng)及方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于圖像分析的文物病害識(shí)別評(píng)估系統(tǒng)，包括圖像處理模塊、病害識(shí)別模塊、修復(fù)評(píng)估模塊、決策優(yōu)化模塊和病害數(shù)據(jù)庫(kù)，其特征在于： 圖像處理模塊通過(guò)多波段協(xié)同濾波算法對(duì)多光譜圖像的噪聲進(jìn)行消除，對(duì)噪聲消除的圖像進(jìn)行特征提取，并融合為病害增強(qiáng)特征圖，再設(shè)置自動(dòng)閾值切割，劃分圖像病害區(qū)域；修復(fù)評(píng)估模塊通過(guò)修復(fù)前后圖像對(duì)比和礦物結(jié)晶量化分析，結(jié)合結(jié)構(gòu)相似性指標(biāo)輸出量化評(píng)分；決策優(yōu)化模塊根據(jù)整合病害數(shù)據(jù)與修復(fù)評(píng)分，通過(guò)多目標(biāo)優(yōu)化模型在修復(fù)效果、成本和時(shí)間權(quán)衡以輸出最優(yōu)方案； 病害識(shí)別模塊根據(jù)連通區(qū)域標(biāo)記算法和位置參數(shù)計(jì)算每個(gè)獨(dú)立病害的具體位置，具體為：標(biāo)記掩膜中的獨(dú)立病害區(qū)域，得到多個(gè)連通區(qū)域，再通過(guò)兩遍掃描法，具體第一遍掃描為遍歷連通區(qū)域的每個(gè)像素，依次從左到右、從上到下，對(duì)于當(dāng)前像素，若前景的值為1，檢查其鄰域像素的標(biāo)簽并劃分三種情況分別進(jìn)行處理：情況一：鄰域像素均為背景或未標(biāo)記則分配新標(biāo)簽；情況二：鄰域像素有一個(gè)標(biāo)簽則繼承該標(biāo)簽；情況三：鄰域像素有多個(gè)不同標(biāo)簽，選擇最小的標(biāo)簽分配給當(dāng)前像素；使用并查集數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)將所有等價(jià)對(duì)合并為標(biāo)簽映射表，具體第二遍掃描再次遍歷圖像，根據(jù)標(biāo)簽映射表將每個(gè)像素的臨時(shí)標(biāo)簽映射為唯一的真實(shí)標(biāo)簽，最終得到標(biāo)記連通區(qū)域，每個(gè)標(biāo)記連通區(qū)域擁有唯一標(biāo)簽； 提取標(biāo)記連通區(qū)域內(nèi)病害的位置參數(shù)，位置參數(shù)包括邊界框和質(zhì)心，邊界框?yàn)閰^(qū)域內(nèi)最小矩陣，坐標(biāo)包括列索引和行索引；質(zhì)心坐標(biāo)為區(qū)域的像素坐標(biāo)均值；以此將邊界框和質(zhì)心進(jìn)行重合匹配，獲取得到對(duì)應(yīng)病害的位置點(diǎn)。

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