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龙图腾网获悉山东省计算中心(国家超级计算济南中心);齐鲁工业大学(山东省科学院)申请的专利一种宫颈液基病理细胞检测少样本图像数据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：CN116664614B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202310526366.1，技术领域涉及：G06T7/136；该发明授权一种宫颈液基病理细胞检测少样本图像数据增强方法是由丁青艳;董学成;郭卫孟;郑婉;潘雨设计研发完成，并于2023-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种宫颈液基病理细胞检测少样本图像数据增强方法在说明书摘要公布了：本发明属于图像处理的技术领域，提供了一种宫颈液基病理细胞检测少样本图像数据增强方法，包括将采集到的方形图像剔除非关键信息，固定图像大小，并进行预处理增强数据集；从数据集取出一个batch的图像后，使用双峰法计算每张图像前景与背景分隔的阈值；根据前景的像素占比与背景的像素占比计算出每张图像的前景与背景之间的对比度；设定对比度阈值P1、P2，且P1P2；根据batch中对每张输入图像的对比度所属的范围进行相应的图像处理，直至所有图像符合图像前景目标和背景对比度的要求：经上述处理后，从batch中随机选取四张符合图像前景目标和背景对比度的要求的图片进行Mosaic的后处理并输出。本发明解决了现有技术中图像样本不足以及样本不均衡的问题。

本发明授权一种宫颈液基病理细胞检测少样本图像数据增强方法在权利要求书中公布了：1.一种宫颈液基病理细胞检测少样本图像数据增强方法，其特征在于，包括； S1、将采集到的方形图像剔除非关键信息，固定图像大小，并进行预处理增强数据集； S2、从数据集取出一个batch的图像后，使用双峰法计算每张图像前景与背景分隔的阈值，将正常细胞纳入背景，异常细胞作为前景； S3、根据前景的像素占比与背景的像素占比计算出每张图像的前景与背景之间的对比度； S4、以整体平均灰度值为图像前景与背景分隔的阈值来设定对比度阈值P1、以背景的平均灰度值为图像前景与背景分隔的阈值来设定对比度阈值P2，且P1P2；将P1和P2分别作为符合要求图像前景和背景对比度的范围边界； S5、根据batch中对每张输入图像的对比度所属的范围进行相应的图像处理，直至所有图像符合图像前景目标和背景对比度的要求： 若输入图像PP1，则从batch中选取对比度满足P1≤P≤P2的图像进行Mixup，直至满足P1≤P≤P2； 若输入图像P满足P1≤P≤P2，则符合图像前景目标和背景对比度的要求； 若输入图像PP2，则采取随机Cutout进行随机像素失活，直至满足P1≤P≤P2； S6、从batch中随机选取四张符合图像前景目标和背景对比度要求的图片进行Mosaic的后处理并输出； 所述S2具体包括： S21、从数据集取出一个batch的图像，求出每张图像的最大灰度值和最小灰度值，分别记为和，令初始阈值为： （1） S22、根据初始阈值将图像分割为前景和背景，分别求出前景的平均灰度值、背景的平均灰度值和整体平均灰度值，将正常细胞纳入背景，异常细胞作为前景； （2） （3） 在公式（2）、公式（3）中，表示像素的灰度值，表示该灰度值在图像中出现的像素个数； 所述S4具体包括： 根据图像对比度设定对比度双阈值，，；将P1和P2作为符合要求图像前景和背景对比度的范围边界； P1的计算为：令阈值为，分隔图像前景与背景，进行对比度计算后，计算，公式为： （5） 公式（5）中的表示图像的数量，表示第张图像在阈值的划分下前景目标的对比度； 的计算为：令阈值为，分隔图像前景与背景，进行对比度计算后，计算，公式为： （6） 公式（6）中的表示图像的数量，表示第张图像在阈值的划分下前景目标的对比度； 所述S5中的图像进行Mixup具体包括： S501、若输入第一图像的PP1，则从batch中选取对比度满足P1≤P≤P2的第二图像与第一图像进行Mixup： 获取随机数，是一个服从β分布的随机数，表示权值，范围在（0，1）；随机选取batch中满足P1≤P≤P2的第二图像； S502、第一图像与第二图像分别以权值和1-进行图像加权融合； S503、输出Mixup图像，判断对比度是否满足P1≤P≤P2； 若满足，则进行S6； 若不满足，则输出的Mixup图像PP2，对图像采取随机Cutout进行随机像素失活； 所述采取随机Cutout进行随机像素失活具体包括： 若输入图像PP2，则采取随机Cutout进行随机像素失活，输出Cutout图像，判断对比度是否满足P1≤P≤P2； 若满足，则进行S6； 若不满足，则输出的Cutout图像失活前景目标像素后再进行Mixup操作。

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省计算中心(国家超级计算济南中心);齐鲁工业大学(山东省科学院)，其通讯地址为：250000 山东省济南市经十路东首科学院路19号；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”。

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