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龙图腾网获悉北京壹佰壹拾壹医药科技有限公司申请的专利基于SAM语义分割与用户引导的形态学渐变区域替换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：CN120471786B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202510621783.3，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权基于SAM语义分割与用户引导的形态学渐变区域替换方法是由黄炳耀;王树达;王雪峰;赵捷设计研发完成，并于2025-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于SAM语义分割与用户引导的形态学渐变区域替换方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于SAM语义分割与用户引导的形态学渐变区域替换方法，涉及计算机视觉与图像处理技术领域，包括通过SAM模型对待处理图像进行语义分割，提取多层级语义特征并进行标准化与降维，基于独立成分分析提取因果因子，通过Granger因果关系检验生成有向因果因子关联图，反向映射生成因果归属概率图；构建结构化因果图，通过图卷积网络生成因果掩模；将原始交互信号编码为引导热力图；构建扩散方程，通过动态融合引导热力图的强度分布与图像语义扩散项形成渐变控制方程并迭代求解渐变控制方程；根据替换掩模中各区域的几何曲率特征生成各向异性形态学操作核；基于梯度域优化算法将优化替换掩模与目标内容融合，生成渐变替换图像。

本发明授权基于SAM语义分割与用户引导的形态学渐变区域替换方法在权利要求书中公布了：1.基于SAM语义分割与用户引导的形态学渐变区域替换方法，其特征在于：包括， 通过SAM模型对输入的待处理图像进行语义分割，生成初始二值掩模，并从VisionTransformer编码器的多层级块特征中提取多尺度特征图，经空间对齐与通道拼接形成多层级语义特征； 对多层级语义特征进行标准化与降维，基于独立成分分析提取因果因子并利用初始二值掩模过滤背景区域噪声，通过Granger因果关系检验生成有向因果因子关联图，反向映射至像素空间生成因果归属概率图；利用简单线性迭代聚类算法构建结构化因果图，通过图卷积网络传播语义信息并分割生成因果掩模； 接收用户输入的原始交互信号，将原始交互信号编码为与原始图像分辨率匹配的引导热力图； 基于因果掩模与引导热力图，构建融合用户意图与语义特征的扩散方程，通过动态融合引导热力图的强度分布与图像语义扩散项形成渐变控制方程； 采用数值求解方法迭代求解渐变控制方程，获得包含亚像素级渐变过渡的替换掩模； 根据替换掩模中各区域的几何曲率特征生成自适应的各向异性形态学操作核，执行动态腐蚀与膨胀，生成优化替换掩模； 基于梯度域优化算法将优化替换掩模与目标内容融合，生成渐变替换图像。

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