买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜山东皓鑫智能科技有限公司申请的专利一种盆底康复效果图像对比度增强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：CN119273607B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202411783029.1，技术领域涉及：G06T5/94；该发明授权一种盆底康复效果图像对比度增强方法是由张荣秀;吴慧;袁咏梅设计研发完成，并于2024-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种盆底康复效果图像对比度增强方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种盆底康复效果图像对比度增强方法，属于图像处理领域；旨在提高盆底X光影像的质量和临床诊断的效率与准确性；该方法通过采集压缩与增强恢复模块化设计，实现了全流程影像质量优化；采集压缩模块通过动态分辨率调整和区域感知压缩保留低对比度区域信息，降低传输带宽需求；增强恢复模块利用混合超分辨率恢复图像分辨率，并增强局部与全局对比度；此外，该方法还包含退化建模、损失函数与训练策略以及系统集成模块，通过多任务学习训练优化生成网络对低对比度影像的增强效果；本发明不仅解决了影像劣化和噪声处理的不足，还通过引入多任务损失函数，优化了影像增强效果和诊断相关性的平衡，为临床诊断和治疗提供了有力支持。

本发明授权一种盆底康复效果图像对比度增强方法在权利要求书中公布了：1.一种盆底康复效果图像对比度增强方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集制作盆底X光数据集，生成包含低分辨率、低对比度及噪声伪影的训练数据对；S2、构建采集压缩PCM模块，对S1采集的影像数据集进行动态分辨率压缩调整和区域感知压缩，优先保留低对比度区域信息，生成一阶段低分辨率压缩影像；构建采集压缩PCM模块包括以下步骤：S21、通过对输入影像计算加权复杂度WCI，随后计算缩放因子S实现动态分辨率压缩调整，以优先保留低对比度区域的空间信息，具体计算公式为： 其中，S表示分辨率缩放因子，取值范围为0，1]；WCI表示输入影像的加权复杂度；ωx，y为像素x，y的梯度权重，用于突出对比度较低区域的信息；Ix，y为输入影像中像素x，y的强度值；H、W分别为输入影像的高度和宽度；S22、根据影像的加权边缘强度EweightedI，将动态分辨率压缩后的影像分为关键区域Rkey和非关键区域Rnon-key，并对两者进行区域感知压缩，具体计算公式为： 其中，Icompressed表示压缩后的影像；QqI为非线性压缩算子；qhigh和qlow分别为关键区域使用的较高压缩质量因子和非关键区域使用的较低压缩质量因子；Rkey和Rnon-key分别表示加权边缘强度较高的关键区域和加权边缘强度较低的非关键区域；S23、计算局部注意力权重Ax，y，p，具体计算公式为： 其中，Ax，y，p为局部注意力权重，用于突出对比度和结构特征；σ为降噪强度控制参数；α为边缘权重调节因子；表示像素p的梯度强度；S24、通过局部注意力权重对区域感知压缩后的影像进行噪声平滑处理得到PCM模块压缩输出，具体计算公式为： 其中，Idenoisedx，y表示平滑后的影像在像素x，y处的值；Ω表示像素x，y的局部邻域；S3、构建退化建模DGM模块，模拟图像传输中的对比度劣化过程，构建低对比度伪影和光照不均的退化模型，对第一阶段低分辨率压缩影像进行退化，得到最终降质图像；构建退化建模DGM模块包括以下步骤：S31、通过优化后的公式进行计算，模拟X光照不均产生振铃伪影引起的对比度劣化的情况，具体的计算公式为：Aillumx，y＝Ipx，y·1+β·sin2πfx；Aringx，y＝Ipx，y*Sincx，y；其中，Ipx，y为步骤S2得到的一阶段低分辨率压缩影像像素；Aillumx，y表示光照不均引起的对比度劣化；Aringx，y表示振铃伪影引起的对比度劣化；f为频率参数；β为X光光照变化强度；S32、通过优化后的公式进行添加降质因素产生模糊与噪声，得到最终降质图像，具体计算公式为： 其中，Iq为步骤S2得到的一阶段低分辨率压缩影像；g为高斯模糊核；↓s为下采样操作；η为噪声干扰；Aillumx，y表示光照不均引起的对比度劣化；Aringx，y表示振铃伪影引起的对比度劣化；S4、构建损失函数与训练策略LTS模块，定义综合损失函数并进行多任务学习训练，优化混合超分辨率生成网络对低对比度影像的增强效果；构建损失函数与训练策略LTS模块包括以下步骤：S41、定义综合损失函数用于优化混合超分辨率生成网络的对比度增强和边缘细节恢复，具体计算公式为：L＝λcontrastLcontrast+λstructureLstructure+λedgeLedge；其中，L为总的综合损失；Lcontrast为对比度感知损失；Lstructure为结构保持损失；Ledge为边缘增强损失；λcontrast，λstructure，λedge为各损失项在总体损失中权重系数；S42、根据应用场景具体设计对比度感知损失函数Lcontrast，具体计算公式为： 其中，Igenx，y和Irealx，y为生成图像和真实图像在像素位置x，y的灰度值；和为真实图像在像素位置x，y的水平方向和垂直方向的梯度；公式分子整体代表生成图像和真实图像在像素值上的绝对误差；公式分母整体代表调整低对比度区域的损失权重，交叉梯度项用于加强对比度较弱区域的关注；S43、根据应用场景具体设计结构保持损失函数Lstructure，具体计算公式为： 其中，∈为防止分母为零的微小正数；公式分子整体表示生成图像和真实图像的点积，用于衡量像素间的相关性；公式分母整体表示归一化项，计算生成图像和真实图像的范数积，确保相关性值在[0，1]范围内；S44、根据应用场景具体设计边缘增强损失函数Ledge，具体计算公式为： 其中，和表示生成图像和真实图像在水平方向的二阶梯度；和表示生成图像和真实图像在垂直方向的二阶梯度；和表示生成图像和真实图像边缘的二阶梯度差异，用于优化边缘清晰度；S45、在训练过程中，结合分割任务Lseg优化混合超分辨率生成网络的诊断相关性，总损失函数Ltotal具体计算公式为：Ltotal＝L+λsegLseg；其中，Lseg为基于Dice系数的分割损失，λseg为分割损失的权重系数，用于控制分割任务对总体优化的影响；S5、构建增强恢复DRM模块，接收真实待处理图像，利用混合超分辨率生成网络恢复图像分辨率，并增强局部与全局对比度；S6、构建模块集成系统，集成采集和增强的处理模块，完成影像的压缩、传输、恢复与对比度增强的全流程处理。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东皓鑫智能科技有限公司，其通讯地址为：250000 山东省济南市高新区正丰路554号济南环保科技园国际商务中心C座北楼五层5010；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。