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龙图腾网获悉广东保伦电子股份有限公司申请的专利一种基于SAM的智能以图搜图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：CN119066220B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202410945548.7，技术领域涉及：G06F16/583；该发明授权一种基于SAM的智能以图搜图方法是由廖尔涛;张常华;阮胜林;李昌绿设计研发完成，并于2024-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于SAM的智能以图搜图方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于SAM的智能以图搜图方法，涉及图像处理技术领域。所述方法包括：将待搜索图像输入SAM分割模型中，获得所述待搜索图像中所有对象的分割掩码；根据所述对象，选择要搜索的对象，获得搜索对象图像对应的分割掩码；根据所述待搜索图像，以及所述搜索对象图像对应的分割掩码，确定目标对象图像；获得目标对象图像的特征向量；创建图像向量仓库，获得图像向量仓库的每张图像的特征向量；确定所述图像向量仓库的每张图像与所述目标对象图像的余弦距离；根据所述余弦距离，确定所述图像向量仓库中与所述目标对象图像最相似的图像。根据本发明，可突出搜索对象的细节特征，并保留周围对象的一部分特征，提高搜索准确率。

本发明授权一种基于SAM的智能以图搜图方法在权利要求书中公布了：1.一种基于SAM的智能以图搜图方法，其特征在于，包括： 将待搜索图像输入SAM分割模型中，获得所述待搜索图像中所有对象的分割掩码，其中，所述分割掩码与所述待搜索图像为相同大小的矩阵，且所述分割掩码矩阵的元素取值为0或者1,0为背景，1为目标对象； 根据所述对象，选择要搜索的对象，获得搜索对象图像对应的分割掩码； 根据所述待搜索图像，以及所述搜索对象图像对应的分割掩码，确定目标对象图像； 根据所述目标对象图像，获得目标对象图像的特征向量； 创建图像向量仓库，获得图像向量仓库的每张图像的特征向量； 根据所述目标对象图像的特征向量和所述图像向量仓库的每张图像的特征向量，确定所述图像向量仓库的每张图像与所述目标对象图像的余弦距离； 根据所述余弦距离，确定所述图像向量仓库中与所述目标对象图像最相似的图像； 根据所述待搜索图像，以及所述搜索对象图像对应的分割掩码，确定目标对象图像，包括： 选择所述搜索对象图像是否需要考虑周围对象特征； 当所述搜索对象图像需要考虑周围对象特征时，对所述待搜索图像进行模糊处理，确定模糊图像； 根据所述模糊图像、所述待搜索图像，以及所述搜索对象图像对应的分割掩码，确定对象部分清晰周围对象模糊的图像； 将所述目标对象图像确定为所述对象部分清晰周围对象模糊的图像； 当所述搜索对象图像不需要考虑周围对象特征时，根据所述待搜索图像，以及所述搜索对象图像对应的分割掩码，确定对象部分清晰周围黑色的图像； 查找出所述对象部分清晰周围黑色的图像的像素不为0的图像轮廓，再将像素不为0图像进行提取，获得只包含对象的图像； 将所述目标对象图像确定为所述只包含对象的图像； 当所述搜索对象图像需要考虑周围对象时，对所述待搜索图像进行模糊处理，确定模糊图像，包括： 获取待搜索图像像素的横纵坐标； 设置高斯卷积核大小，并获取所述高斯卷积核的横纵坐标； 根据所述待搜索图像、所述待搜索图像像素的横纵坐标、所述高斯卷积核大小和所述高斯卷积核的横纵坐标，确定模糊图像； 根据所述待搜索图像、所述待搜索图像像素的横纵坐标、所述高斯卷积核大小和所述高斯卷积核的横纵坐标，确定模糊图像，包括： 根据公式 确定模糊图像，其中，x为待搜索图像像素的横坐标，y为待搜索图像像素的纵坐标，K为高斯卷积核，w为高斯卷积核的横坐标，h为高斯卷积核的纵坐标，t为高斯卷积核大小，k为t奇偶性的取值，为待搜索图像，根据所述模糊图像、所述待搜索图像和所述搜索对象图像对应的分割掩码，确定对象部分清晰周围对象模糊的图像，包括： 根据公式 确定对象部分清晰周围对象模糊的图像，其中，为搜索对象图像对应的分割掩码，为待搜索图像，为模糊图像，当所述搜索对象图像不需要考虑周围对象特征时，根据所述待搜索图像和所述搜索对象图像对应的分割掩码，确定对象部分清晰周围黑色的图像，包括： 根据公式 确定对象部分清晰周围黑色的图像，其中，为搜索对象图像对应的分割掩码，为待搜索图像。

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