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龙图腾网获悉东北大学;中国冶金地质总局第一地质勘查院申请的专利基于高频滤波和矿物成分注意力的图像处理与岩矿识别方法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：CN121392537B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202511976070.5，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权基于高频滤波和矿物成分注意力的图像处理与岩矿识别方法是由栾金鹏;胥燕辉;殷健豪;江飞;梁敏;张乙飞;张月峰;季文;罗中豪;门业凯设计研发完成，并于2025-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于高频滤波和矿物成分注意力的图像处理与岩矿识别方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于高频滤波和矿物成分注意力的图像处理与岩矿识别方法，属于岩矿识别技术领域。本发明方法从频率域的角度出发，通过将离散余弦变换引入CNN架构，显式增强高频特征，更为直接的提取和增强高频信息，能够有效缓解CNN在层层传递中的平滑效应对细节信息造成的影响；采用通道维度和空间维度上的多重注意力机制让模型能够根据当前输入的岩矿图像，自动判断哪些特征更为重要，实现对复杂纹理结构高效地自适应优化和提取。实验结果表明，本发明所采用的在频率域进行显式高频增强以及空间‑通道双重注意力协同工作的策略，使模型在面对成分复杂、结构多变、背景干扰强的实际岩矿图像时，表现出更高的识别准确率。

本发明授权基于高频滤波和矿物成分注意力的图像处理与岩矿识别方法在权利要求书中公布了：1.基于高频滤波和矿物成分注意力的图像处理与岩矿识别方法，其特征在于，包括： 获取不同类别岩矿图像并进行预处理，构建岩矿图像数据集； 构建高频增强-矿物注意力网络，所述高频增强-矿物注意力网络依次包括特征提取模块、高频滤波模块和矿物成分注意力模块；所述特征提取模块作为高频增强-矿物注意力网络模型的基础骨干网络，用于从岩矿图像中提取包含浅层局部细节及深层语义信息的多层次特征图，具体实现方式如下： 其中，表示输入的岩矿图像，表示卷积核为7×7的深度可分离卷积操作，表示深度可分离卷积特征，表示层归一化操作，表示层归一化特征，表示卷积核大小为1×1的标准卷积操作，表示第一阶段标准卷积特征，代表激活函数，表示激活函数特征，表示第二阶段标准卷积特征，表示多层次特征图； 所述高频滤波模块对所述特征提取模块输出的多层次特征图在特征域中应用高频滤波器，显式地增强特征图中的高频成分，得到高频增强特征；所述高频滤波模块包括空间路径和通道路径，最后通过一个卷积层和组归一化操作获得高频增强特征，处理流程用公式表示为： 其中，为特征提取模块输出的多层次特征图；表示空间维度的操作；表示通道维度的操作；代表卷积核大小为3×3的标准卷积操作；表示组归一化操作； 所述空间路径利用离散余弦变换过滤低频成分，生成空间掩码，用公式表示为： 其中，表示离散余弦变换；表示离散余弦逆变换；表示逐元素乘法；为低频掩码矩阵，，、分别表示多层次特征图的高和宽； 所述通道路径利用离散余弦变换，通过池化操作生成通道注意力权重；具体过程如下： 首先，计算滤波后的特征图： 然后对特征图分别进行自适应最大池化操作和自适应平均池化操作，得到最大池化特征和平均池化特征： 接着利用1×1卷积对最大池化特征和平均池化特征分别卷积并加和，得到分组卷积特征： 最后，对分组卷积特征进行1×1标准卷积操作和sigmoid激活函数操作，结果与输入的多层次特征图逐元素相乘，得到通道路径的最终输出： 其中，表示逐元素相乘，表示Sigmoid激活函数； 所述矿物成分注意力模块通过通道注意力和空间注意力双重机制对高频增强特征进行进一步优化处理得到优化特征并基于所述优化特征进行岩矿类别预测，输出岩矿类别属性；所述矿物成分注意力模块包括通道注意力与空间注意力双重注意力机制以及分类器头，所述通道注意力与空间注意力双重注意力机制对高频增强特征进行优化处理得到优化特征通过如下表达式实现： 其中，表示高频增强特征，表示激活函数；表示批量归一化操作；表示经由卷积、批量归一化和激活函数操作后得到的中间特征；表示批量归一化特征；表示平均池化操作；表示最大池化操作；表示通道注意力增强特征；表示分组卷积操作；代表双重注意力特征；表示优化特征图； 所述分类器头依次包括全局池化层、全连接层和Softmax函数，用于将所述优化特征图转换为岩矿类别的概率分布，并输出最终的类别属性； 利用所构建的带有类别标签的岩矿图像数据集，对所述高频增强-矿物注意力网络进行有监督训练；通过反向传播算法最小化预测结果与真实标签之间的损失函数，迭代优化高频增强-矿物注意力网络中的所有参数，直至网络模型收敛； 将待识别的岩矿图像输入到训练完成的高频增强-矿物注意力网络中，输出该岩矿图像的类别预测结果，完成自动识别。

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