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[发明专利]基于生成对抗网络的兵马俑色彩复原方法-CN202210060421.8有效
发明人：刘晓宁;汪强;拓东成;郭佩瑶;刘金红;王跃进;杨雪 -专利权人：西北大学
申请日： 2022-01-19 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于生成对抗网络的兵马俑色彩复原方法，该方法以GAN网络为基础构建兵马俑色彩复原网络模型，并对该兵马俑色彩复原网络模型进行训练，进而将相应的兵马俑图像进行色彩复原。具体包括：收集兵马俑数据集，通过旋转，裁剪，调节亮度和对比度来扩充数据集；对数据集大小进行调整，通过脚本代码将其调整为大小64x64的图片；对原始GAN网络模型进行调整，使之成为条件GAN模型；将数据批量输入到条件GAN网络中进行训练；训练完成后，对网络模型进行测试。该方法首次将深度学习的方法应用于兵马俑色彩复原中，克服了现有技术中对兵马俑色彩复原的单一性，提高了着色的多样性，同时也加快了对兵马俑图像处理的速度。
基于生成对抗网络兵马俑色彩复原方法

[发明专利]一种智能化的颅面翻译方法-CN202310501993.X在审
发明人：刘晓宁;王晓蕾;拓东成;王洁;田少彤;雷诗宇 -专利权人：西北大学
申请日： 2023-05-06 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种智能化的颅面翻译方法，包括如下步骤：1、采集颅骨和面部CT图像数据；2、将颅骨和面部CT图像数据进行图像预处理、三维重建和光顺处理，得到完整的颅骨和面部的三维模型；3、将颅骨和面部的三维模型放置在法兰克福坐标系中，进行归一化操作；4、在法兰克福坐标系中，将颅骨和面部的三维模型对XOZ平面作垂直映射，得到颅骨与面部的主视图像；5、在GAN网络的生成器U‑Net网络中引入深度可分离卷积，构建用于颅骨和面部翻译的Skull2Skin‑GAN网络模型；6、训练Skull2Skin‑GAN网络模型的参数；7、将颅骨和面部图像放进Skull2Skin‑GAN网络模型中，生成二维面部图像，不仅清晰度高，而且真实。
一种智能化翻译方法