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龍圖騰網恭喜山東皓鑫智能科技有限公司申請的專利一種盆底康復效果圖像對比度增強方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119273607B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-25發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411783029.1，技術領域涉及：G06T5/94；該發明授權一種盆底康復效果圖像對比度增強方法是由張榮秀;吳慧;袁詠梅設計研發完成，并于2024-12-06向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種盆底康復效果圖像對比度增強方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種盆底康復效果圖像對比度增強方法，屬于圖像處理領域；旨在提高盆底X光影像的質量和臨床診斷的效率與準確性；該方法通過采集壓縮與增強恢復模塊化設計，實現了全流程影像質量優化；采集壓縮模塊通過動態分辨率調整和區域感知壓縮保留低對比度區域信息，降低傳輸帶寬需求；增強恢復模塊利用混合超分辨率恢復圖像分辨率，并增強局部與全局對比度；此外，該方法還包含退化建模、損失函數與訓練策略以及系統集成模塊，通過多任務學習訓練優化生成網絡對低對比度影像的增強效果；本發明不僅解決了影像劣化和噪聲處理的不足，還通過引入多任務損失函數，優化了影像增強效果和診斷相關性的平衡，為臨床診斷和治療提供了有力支持。

本發明授權一種盆底康復效果圖像對比度增強方法在權利要求書中公布了：1.一種盆底康復效果圖像對比度增強方法，其特征在于，包括以下步驟：S1、采集制作盆底X光數據集，生成包含低分辨率、低對比度及噪聲偽影的訓練數據對；S2、構建采集壓縮PCM模塊，對S1采集的影像數據集進行動態分辨率壓縮調整和區域感知壓縮，優先保留低對比度區域信息，生成一階段低分辨率壓縮影像；構建采集壓縮PCM模塊包括以下步驟：S21、通過對輸入影像計算加權復雜度WCI，隨后計算縮放因子S實現動態分辨率壓縮調整，以優先保留低對比度區域的空間信息，具體計算公式為： 其中，S表示分辨率縮放因子，取值范圍為0，1]；WCI表示輸入影像的加權復雜度；ωx，y為像素x，y的梯度權重，用于突出對比度較低區域的信息；Ix，y為輸入影像中像素x，y的強度值；H、W分別為輸入影像的高度和寬度；S22、根據影像的加權邊緣強度EweightedI，將動態分辨率壓縮后的影像分為關鍵區域Rkey和非關鍵區域Rnon-key，并對兩者進行區域感知壓縮，具體計算公式為： 其中，Icompressed表示壓縮后的影像；QqI為非線性壓縮算子；qhigh和qlow分別為關鍵區域使用的較高壓縮質量因子和非關鍵區域使用的較低壓縮質量因子；Rkey和Rnon-key分別表示加權邊緣強度較高的關鍵區域和加權邊緣強度較低的非關鍵區域；S23、計算局部注意力權重Ax，y，p，具體計算公式為： 其中，Ax，y，p為局部注意力權重，用于突出對比度和結構特征；σ為降噪強度控制參數；α為邊緣權重調節因子；表示像素p的梯度強度；S24、通過局部注意力權重對區域感知壓縮后的影像進行噪聲平滑處理得到PCM模塊壓縮輸出，具體計算公式為： 其中，Idenoisedx，y表示平滑后的影像在像素x，y處的值；Ω表示像素x，y的局部鄰域；S3、構建退化建模DGM模塊，模擬圖像傳輸中的對比度劣化過程，構建低對比度偽影和光照不均的退化模型，對第一階段低分辨率壓縮影像進行退化，得到最終降質圖像；構建退化建模DGM模塊包括以下步驟：S31、通過優化后的公式進行計算，模擬X光照不均產生振鈴偽影引起的對比度劣化的情況，具體的計算公式為：Aillumx，y＝Ipx，y·1+β·sin2πfx；Aringx，y＝Ipx，y*Sincx，y；其中，Ipx，y為步驟S2得到的一階段低分辨率壓縮影像像素；Aillumx，y表示光照不均引起的對比度劣化；Aringx，y表示振鈴偽影引起的對比度劣化；f為頻率參數；β為X光光照變化強度；S32、通過優化后的公式進行添加降質因素產生模糊與噪聲，得到最終降質圖像，具體計算公式為： 其中，Iq為步驟S2得到的一階段低分辨率壓縮影像；g為高斯模糊核；↓s為下采樣操作；η為噪聲干擾；Aillumx，y表示光照不均引起的對比度劣化；Aringx，y表示振鈴偽影引起的對比度劣化；S4、構建損失函數與訓練策略LTS模塊，定義綜合損失函數并進行多任務學習訓練，優化混合超分辨率生成網絡對低對比度影像的增強效果；構建損失函數與訓練策略LTS模塊包括以下步驟：S41、定義綜合損失函數用于優化混合超分辨率生成網絡的對比度增強和邊緣細節恢復，具體計算公式為：L＝λcontrastLcontrast+λstructureLstructure+λedgeLedge；其中，L為總的綜合損失；Lcontrast為對比度感知損失；Lstructure為結構保持損失；Ledge為邊緣增強損失；λcontrast，λstructure，λedge為各損失項在總體損失中權重系數；S42、根據應用場景具體設計對比度感知損失函數Lcontrast，具體計算公式為： 其中，Igenx，y和Irealx，y為生成圖像和真實圖像在像素位置x，y的灰度值；和為真實圖像在像素位置x，y的水平方向和垂直方向的梯度；公式分子整體代表生成圖像和真實圖像在像素值上的絕對誤差；公式分母整體代表調整低對比度區域的損失權重，交叉梯度項用于加強對比度較弱區域的關注；S43、根據應用場景具體設計結構保持損失函數Lstructure，具體計算公式為： 其中，∈為防止分母為零的微小正數；公式分子整體表示生成圖像和真實圖像的點積，用于衡量像素間的相關性；公式分母整體表示歸一化項，計算生成圖像和真實圖像的范數積，確保相關性值在[0，1]范圍內；S44、根據應用場景具體設計邊緣增強損失函數Ledge，具體計算公式為： 其中，和表示生成圖像和真實圖像在水平方向的二階梯度；和表示生成圖像和真實圖像在垂直方向的二階梯度；和表示生成圖像和真實圖像邊緣的二階梯度差異，用于優化邊緣清晰度；S45、在訓練過程中，結合分割任務Lseg優化混合超分辨率生成網絡的診斷相關性，總損失函數Ltotal具體計算公式為：Ltotal＝L+λsegLseg；其中，Lseg為基于Dice系數的分割損失，λseg為分割損失的權重系數，用于控制分割任務對總體優化的影響；S5、構建增強恢復DRM模塊，接收真實待處理圖像，利用混合超分辨率生成網絡恢復圖像分辨率，并增強局部與全局對比度；S6、構建模塊集成系統，集成采集和增強的處理模塊，完成影像的壓縮、傳輸、恢復與對比度增強的全流程處理。

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