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申请/专利权人：西安交通大学医学院第一附属医院

摘要：本发明涉及大数据图像分析技术领域，具体公开了一种基于大数据的肾脏图像处理方法及系统，其先基于大数据技术获取多个初始肾脏图像，然后对多个初始肾脏图像进行缩放、对齐和裁切处理，得到多个对齐图像，之后分析多个对齐图像中相同位置像素的灰度值的一致程度，得到修正权重图，根据修正权重图，对预处理图像进行基于拉普拉斯金字塔的图像增强处理，得到目标图像。相比于现有技术，本发明从大数据中分析初始肾脏图像，根据不同肾脏图像的一致程度，识别出肾脏中容易发生病变的位置，并建立能够体现这种病变概率的修正权重图，再利用修正权重图对目标肾脏图像进行有针对性的增强，提高了肾脏图像的质量。

主权项：1.一种基于大数据的肾脏图像处理方法，其特征在于，包括以下步骤：基于大数据技术获取多个初始肾脏图像；对多个初始肾脏图像进行缩放、对齐和裁切处理，得到多个对齐图像；分析多个对齐图像中相同位置像素的灰度值的一致程度，得到修正权重图，修正权重图中每个像素对应的灰度值用于表征该位置的像素在进行修正时的修正力度；获取目标肾脏图像，基于对齐图像对目标肾脏图像进行缩放、对齐和裁切处理，得到预处理图像；根据修正权重图，对预处理图像进行基于拉普拉斯金字塔的图像增强处理，得到目标图像；其中，分析多个对齐图像中相同位置像素的灰度值的一致程度，得到修正权重图，包括：获取每个对齐图像中目标像素位置的像素的灰度值，得到第一灰度集；获取每个对齐图像中目标像素位置邻域内的像素的平均灰度值，得到第二灰度集；根据基准图像、第一灰度集的统计特征和第二灰度集的统计特征，得到目标像素位置的修正权重；根据全部像素位置的修正权重，确定每个修正权重对应的灰度值并建立修正权重图；所述根据基准图像、第一灰度集的统计特征和第二灰度集的统计特征，得到目标像素位置的修正权重，包括： ；其中，Wfix表示目标像素位置的修正权重，gray为目标像素位置在基准图像中的灰度值，e为自然常数，D表示一个集合的方差，A表示一个集合的平均数，X表示第一灰度集，Y表示第二灰度集，a、b、c和d分别为不同的权重系数；所述根据修正权重图，对预处理图像进行基于拉普拉斯金字塔的图像增强处理，得到目标图像，包括：对修正权重图进行下采样，得到由多个不同分辨率的权重高斯分解图构成的权重高斯金字塔；对预处理图像进行下采样，得到由多个不同分辨率的预处理高斯分解图构成的预处理高斯金字塔，其中，预处理高斯金字塔和权重高斯金字塔中相同层的图像的分辨率相同；对预处理高斯金字塔中的预处理高斯分解图进行上采样，并将上采样结果与分辨率相同的预处理高斯分解图做残差，得到由多个不同分辨率的拉普拉斯图构成的拉普拉斯金字塔，其中，拉普拉斯金字塔和预处理高斯金字塔中相同层的图像的分辨率相同；基于权重高斯金字塔，融合预处理高斯金字塔和拉普拉斯金字塔，得到目标图像；所述基于权重高斯金字塔，融合预处理高斯金字塔和拉普拉斯金字塔，得到目标图像，包括：对预处理高斯金字塔顶层的预处理高斯分解图进行上采样，得到第一融合图；获取预处理高斯金字塔中与第一融合图分辨率相同的预处理高斯分解图，作为第二融合图；获取权重高斯金字塔中与第一融合图分辨率相同的权重高斯分解图，作为融合权重图；获取拉普拉斯金字塔中与第一融合图分辨率相同的拉普拉斯图，作为边缘融合图；基于融合权重图融合第一融合图、第二融合图和边缘融合图，得到第三融合图；对第三融合图进行上采样处理，将上采样处理后的第三融合图作为新的第一融合图；重复执行获取预处理高斯金字塔中与第一融合图分辨率相同的预处理高斯分解图，作为第二融合图，获取权重高斯金字塔中与第一融合图分辨率相同的权重高斯分解图，作为融合权重图，获取拉普拉斯金字塔中与第一融合图分辨率相同的拉普拉斯图，作为边缘融合图，基于融合权重图融合第一融合图、第二融合图和边缘融合图，得到第三融合图的步骤，直至第三融合图达到最大分辨率，将最终得到的第三融合图作为目标图像；所述基于融合权重图融合第一融合图、第二融合图和边缘融合图，得到第三融合图，包括：基于下式得到第三融合图中的一个像素的灰度值： ；其中,i表示行，j表示列，p3i,j为第三融合图中第i行第j列的像素的灰度值，wi,j为融合权重图中第i行第j列的像素的灰度值对应的权重值，lapi,j为边缘融合图中第i行第j列的像素的灰度值，p2i,j为第二融合图中第i行第j列的像素的灰度值，p1i,j为第一融合图中第i行第j列的像素的灰度值。

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