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龙图腾网获悉南方科技大学申请的专利一种相似图像检索方法、系统、设备及存储介质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：CN115630186B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202211292551.0，技术领域涉及：G06F16/583；该发明授权一种相似图像检索方法、系统、设备及存储介质是由曾媛;贡毅设计研发完成，并于2022-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种相似图像检索方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种相似图像检索方法、系统、设备及存储介质，本方法将待测试缺损绘画图像输入至预设的语义修复模型中，获得预设的语义修复模型输出的粗修复绘画图像；提取粗修复绘画图像中多个尺度的像素神经特征和像素RGB特征；根据多个尺度的像素神经特征和像素RGB特征，获取第一预设数量的相似像素；验证第一预设数量的相似像素的空间一致性，选取第二预设数量的空间一致的特征匹配对；根据特征匹配对，计算粗修复绘画图像与其他绘画图像之间的密集对应关系，并根据密集对应关系进行相似图像检索，获得与粗修复绘画图像相似的相似绘画图像。本发明能够提高相似图像检索的准确率。

本发明授权一种相似图像检索方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种相似图像检索方法，其特征在于，所述相似图像检索方法包括： 将待测试缺损绘画图像输入至预设的语义修复模型中，获得所述预设的语义修复模型输出的粗修复绘画图像，其中，所述语义修复模型通过以下方式得到： 基于U-Net网络，构建图像修复模型和所述图像修复模型的损失函数； 通过图像修复数据集和缺损掩膜训练所述图像修复模型，直至所述损失函数收敛，获得训练好的图像修复模型； 采用缺损绘画图像样本对所述训练好的图像修复模型进行参数微调，获得所述语义修复模型； 提取所述粗修复绘画图像中多个尺度的像素神经特征和像素RGB特征，具体的， 将所述粗修复绘画图像输入至ImageNet预训练的VGG19模型中； 通过所述ImageNet预训练的VGG19模型提取所述粗修复绘画图像中多个尺度的所述像素神经特征和所述像素RGB特征； 根据多个尺度的所述像素神经特征和所述像素RGB特征，获取第一预设数量的相似像素； 验证所述第一预设数量的所述相似像素的空间一致性，选取第二预设数量的空间一致的特征匹配对； 根据所述特征匹配对，计算所述粗修复绘画图像与其他绘画图像之间的密集对应关系，并根据所述密集对应关系进行相似图像检索，获得与所述粗修复绘画图像相似的相似绘画图像，其中， 根据所述特征匹配对，获得多个空间一致的特征匹配对的区域； 采用霍夫变换识别多个所述区域，并采用随机抽样一致方法对每一个区域的数据内点进行仿射变换恢复，获得与所述粗修复绘画图像相似的其他绘画图像； 计算所述粗修复绘画图像与所述相似的其他绘画图像之间的密集对应关系： 其中，I表示内部匹配对的索引，ei表示几何模型与对应第i个匹配对的误差，si表示第i个匹配对的特征相似性，N表示第I组内部匹配对的数量，σ表示ei的标准方差。

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