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摘要：本发明公开了一种3D超高清荧光医用内窥镜血管图像增强方法及系统、装置、存储介质，包括以下步骤：获取并预处理原始图像序列；进行多模态图像配准和初始深度估计；利用深度信息进行自适应降噪和血管增强；构建信号衰减模型和散射补偿；进行迭代反卷积和动态范围优化；融合3D血管图像和深度图；进行3D血管分割和骨架提取；重建3D血管网络模型。本发明通过深度感知的多尺度处理、时空一致性约束和多模态信息融合，实现了高质量的3D血管图像增强和重建，提高了血管识别的准确性和可视化效果，提供了更精确的血管导航信息。

主权项：1.3D超高清荧光医用内窥镜血管图像增强方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1、获取原始的3D荧光内窥镜图像序列和白光图像序列，并进行初步的质量检查和预处理，以去除明显的噪声和伪影；利用互信息最大化方法和非刚性配准方法对3D荧光内窥镜图像序列和白光图像序列进行精确对齐，得到配准后的多模态图像；基于配准后的多模态图像，采用立体视觉技术，生成初始深度估计图；步骤S2、利用初始深度估计图，对配准后的多模态图像进行初步的深度自适应降噪处理；基于降噪后的图像和初始深度估计图，通过变分优化方法进行第一次精细化处理，生成改进的深度图；使用改进的深度图，进行第二轮深度自适应降噪处理；通过多尺度Hessian矩阵分析提取血管结构特征，并通过深度感知的血管响应函数增强血管可见性；采用动态尺度整合方法融合多尺度响应，得到初步增强的血管图像；结合改进的深度图信息，利用时空协同跟踪技术，实现对运动中血管的准确定位和追踪，得到时序一致的血管增强序列和经过第二次精细化处理的最终深度图；步骤S3、基于最终深度图构建信号衰减模型，以补偿深度引起的信号强度变化；通过多尺度散射核，对不同深度的散射效应进行建模和补偿；利用时序一致的血管增强序列作为先验信息，通过迭代约束反卷积算法，同时考虑信号衰减和散射效应，恢复原始信号；通过动态范围优化方法，提高图像的视觉质量和细节可见性，得到最终优化显示的3D超高清荧光医用内窥镜血管图像；步骤S4、融合3D超高清荧光医用内窥镜血管图像和最终深度图，提高血管识别的准确性；通过时空一致性约束和时序一致的血管增强序列进行3D血管分割；采用拓扑保持的方法提取血管骨架，以表示血管的中心线和分支结构；基于提取的骨架、半径信息和最终深度图，重建完整的3D血管网络模型；将重建的血管网络模型与优化显示的3D超高清荧光医用内窥镜血管图像进行融合，生成综合可视化结果。

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