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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于语义感知的图像裁剪方法及装置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：CN119991695B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202411872824.8，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种基于语义感知的图像裁剪方法及装置是由林菲;郭家伊;张聪设计研发完成，并于2024-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于语义感知的图像裁剪方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于语义感知的图像裁剪方法及装置，其有效弥补了传统方法仅依赖视觉特征的局限，通过引入概念词典丰富语义信息；同时，本发明通过语义相似性进一步挖掘潜在的语义关系，有助于充分挖掘和利用语义信息，从而在图像和语义标签之间建立了更为丰富和统一的概念空间，进一步提升裁剪结果的准确性和模型的鲁棒性；此外，本发明突破了传统方法角度固定的局限性，通过综合考虑每个实例的角度信息，动态调整裁剪框的方向，且通过综合考虑实例的几何属性、方向信息、密度分布等特征，自动选择合适的裁剪方式和构图比例，使得裁剪结果能够更灵活、精确地适应图像内容的布局和结构。

本发明授权一种基于语义感知的图像裁剪方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于语义感知的图像裁剪方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤一、获取原始图像；利用分割检测模型获得原始图像中每个实例对应的像素掩码和语义标签；根据像素掩码和语义标签获取特征联合表示；其中，；为原始图像中的实例数量； 步骤二、以原始图像中的实例作为结点，构建加权无向图和邻接矩阵； 步骤三、提取像素掩码的边界点集合；通过旋转矩阵将边界点集合旋转到不同角度，获取旋转角度；旋转角度使得正向矩形旋转边界的面积最小； 步骤四、使用图卷积网络根据特征联合表示和加权无向图构建拉普拉斯矩阵；利用谱聚类对拉普拉斯矩阵的特征值和特征向量进行数据分割，以分割得到的每一个簇作为一组候选重心组； 步骤五、根据每组候选重心组中结点的权重和旋转角度确定对应的裁剪角度；其中，；为第组候选重心组中的结点数量；；为候选重心组的数量；根据裁剪角度获取涵盖第组候选重心组中所有结点的最小外接矩形作为最小外接框，并通过构图方式获取最终候选框；使用最终候选框对原始图像进行裁剪，获取裁剪结果。

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