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龙图腾网获悉武汉理工大学申请的专利一种交互式文旅图像矢量化方法和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：CN120765796B 。

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：202511280548.0，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权一种交互式文旅图像矢量化方法和装置是由刘永坚;胡桉澍;唐伶俐设计研发完成，并于2025-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种交互式文旅图像矢量化方法和装置在说明书摘要公布了：本申请提供了一种交互式文旅图像矢量化方法和装置，涉及图像处理领域。该方法包括：获取文旅图像，并对文旅图像进行预处理，得到预处理图像；对预处理图像进行分割，得到分割图像；对分割图像进行边缘提取操作和拟合操作，得到图像边缘特征；基于图像边缘特征进行颜色属性分配操作，得到颜色校准图像；基于颜色校准图像进行语义编码操作，得到文旅图像对应的矢量图。本申请解决了对于效果不理想的图像直接进行整张图像的矢量化，得到的矢量图的效果大幅降低的问题。

本发明授权一种交互式文旅图像矢量化方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种交互式文旅图像矢量化方法，其特征在于，所述方法包括： 获取文旅图像，具体包括：通过预设采集设备获取所述文旅图像，所述预设采集设备包括数码相机和扫描仪；获取所述文旅图像的图像类型，并基于所述图像类型设置差异化采集参数，所述图像类型包括文物图像类型、建筑图像类型以及山水图像类型；基于所述差异化采集参数，通过几何校正操作和衍射映射操作构建所述文旅图像对应的坐标映射关系； 对所述文旅图像进行预处理，得到预处理图像，具体包括： 通过加权平均法将所述文旅图像转化为灰度图像； 基于所述灰度图像确定所述文旅图像的纹理熵，并通过所述纹理熵对所述文旅图像进行分级降噪，具体步骤包含：通过灰度共生矩阵计算图像纹理熵以区分高斯噪声与椒盐噪声，其中，对于所述高斯噪声，使用5×5高斯核，对于所述椒盐噪声，使用中值滤波； 对降噪后的所述文旅图像进行图像增强处理，所述图像增强处理包括Retinex处理和CLAHE增强处理，具体步骤包含：使用多尺度Retinex算法分离所述文旅图像的照度分量与反射分量以恢复颜色恒常性；对Retinex算法处理后的所述文旅图像进行暗部区域检测，并对检测到的暗部区域应用CLAHE算法保留其他区域的原始对比度；将CLAHE算法增强的所述暗部区域与Retinex算法处理的全局图像融合，并使用双线性插值或泊松融合消除边界伪影； 基于图像增强后所述文旅图像的峰值信噪比和结构相似度，对增强后的所述文旅图像进行评估操作； 若所述评估操作确认为第一评估结果，则返回原始的所述文旅图像并标记所述文旅图像中的噪声区域，其中，所述第一评估结果为PSNR22dB且SSIM0.6； 若所述评估操作确认为第二评估结果，则调整所述文旅图像中的滤波核大小并增强迭代次数，其中，所述第二评估结果为22dB≤PSNR32dB且0.6≤SSIM0.8； 若所述评估操作确认为第三评估结果，将图像增强后的所述文旅图像作为所述预处理图像进行输出，其中，所述第三评估结果为PSNR≥32dB且SSIM≥0.8； 对所述预处理图像进行分割，得到分割图像； 对所述分割图像进行边缘提取操作和拟合操作，得到图像边缘特征，具体包括： 对所述分割图像中的每一个子元素进行所述边缘提取操作，得到子元素信息，其中，所述子元素包含文物碎片和建筑构件，所述子元素信息包含子元素轮廓和子元素边缘像素点坐标；具体步骤包含：对每一个子元素像素8邻接进行差分计算，得到所述子元素的梯度幅值，对所述子元素的所述梯度幅值进行非极大值抑制处理，用最大熵自适应算法进行边缘检测，得到所述子元素轮廓；采用连通域标记算法，对所述子元素轮廓进行连通区域标记，得到8个连通区域，对标记的每个所述连通区域采用矢量数据压缩算法，提取所述子元素边缘像素点坐标； 采用三次贝塞尔曲线对所述子元素信息进行所述拟合操作，得到所述图像边缘特征； 基于所述图像边缘特征进行颜色属性分配操作，得到颜色校准图像，其中，所述颜色属性包括填充色和描边色，具体包括： 基于图像边缘的坐标，以及坐标与颜色值的映射关系，对所述子元素中的每个所述连通区域进行像素值提取，并计算平均颜色作为填充色； 基于所述填充色对所述文旅图像进行颜色填充，并判断进行颜色填充后的图像颜色是否满足预设需求，其中，将填充色亮度降低30%作为所述文旅图像的所述描边色； 若所述图像颜色不满足所述预设需求，则通过预设交互方式增减颜色； 若所述图像颜色满足所述预设需求，则将进行颜色填充后的图像作为所述颜色校准图像； 基于所述颜色校准图像进行语义编码操作，得到所述文旅图像对应的矢量图，具体包括： 将所述颜色校准图像对应的颜色属性编码为XML格式，并在所述XML格式中增加对应语义标签，具体步骤包括：对所述颜色校准图像中每个经边缘拟合处理后的所述连通区域进行解析，提取其对应的三次贝塞尔曲线控制点参数，所述三次贝塞尔曲线控制点参数包括起点、终点以及两个控制点的坐标信息；将所述三次贝塞尔曲线控制点参数进行标准化表达，并组织为所述XML格式中的路径定义节点；随后对所述连通区域的颜色属性进行编码，包括所述填充色与所述描边色的RGB值，统一以十六进制格式插入至XML的样式定义段中；在结构编码完成后，基于分类结果或用户指定标签，构建语义标记层，并在XML文档中为每个路径节点附加语义标签字段； 将增加语义标签后的所述颜色校准图像输出为SVG矢量图文件，得到所述文旅图像对应的所述矢量图。

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