一种基于改进CycleGAN网络的甲骨摹本自动生成方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）
发明专利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。
《一种基于改进CycleGAN网络的甲骨摹本自动生成方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2024118411308，当前法律状态为已下证，由河南师范大学提出申请，发明人为刘杰;陈馨;张悦;司艺静;肖无双;王晨祥;盛文悦，申请日期为2024-12-13，公开（公告）日期为2025-10-17，国际专利分类号（IPC）为 G06T 11/20 (2006.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：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。
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