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龙图腾网获悉湖南信息学院申请的专利基于图像增强的肿瘤图像处理系统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：CN120259103B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202510753355.6，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权基于图像增强的肿瘤图像处理系统是由周华;刘飞;李沛;陈沅涛;杨强;胡定磊;邓克勤;黄宇;戴远鹏;谢鑫设计研发完成，并于2025-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像增强的肿瘤图像处理系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于图像增强的肿瘤图像处理系统，包括图像采集模块、图像增强模块、肿瘤分类训练模块和肿瘤图像处理模块。本发明属于图像处理领域，具体是指基于图像增强的肿瘤图像处理系统，本方案引入自适应分解网络和注意力机制，减少光照干扰，突出肿瘤边界；使用光照对比注意力结合比例参数，避免过度增强导致的噪声放大；重建高质量的反射图，保留肿瘤边界和纹理细节，同时抑制噪声；进而提高后续肿瘤图像分类的准确率；引入动态相似性估计和局部稀疏性约束，同时利用肿瘤边界、纹理的局部特征和图像分布的全局特征，基于动态噪声控制与权重调整，适应肿瘤图像类别间复杂关系；进而提高肿瘤图像分类效果。

本发明授权基于图像增强的肿瘤图像处理系统在权利要求书中公布了：1.基于图像增强的肿瘤图像处理系统，其特征在于：系统包括图像采集模块、图像增强模块、肿瘤分类训练模块和肿瘤图像处理模块； 所述图像采集模块采集历史肿瘤图像数据集； 所述图像增强模块通过自适应分解网络和多尺度优化策略，增强肿瘤图像的光照分布和边界纹理，进行图像增强； 所述肿瘤分类训练模块利用动态相似图学习、拉普拉斯秩约束和双特征正则化进行肿瘤分类训练； 所述肿瘤图像处理模块对实时采集的肿瘤图像进行分类辅助； 所述图像增强模块包括内容：分解单元；引入自适应分解网络，通过注意力机制分离光照与反射信息，将肿瘤图像分解为光照图和反射图；光照图表示肿瘤图像的光照分布，反射图表示肿瘤图像的肿瘤边界和纹理细节信息；分解表示为： ；反射图一致性损失表示为： ；光照图平滑性损失表示为：；光照梯度一致性损失表示为：；其中，是原始肿瘤图像，x和y是图像坐标；是反射图；是光照图；是噪声图；和分别是分解后的低质量和高质量反射图；是L1范数；是梯度；c是调节梯度一致性的权重；Denoise·是基于DnCNN得到的去噪结果；和分别是低质量光照图和高质量光照图；是基于注意力机制生成的权重图； 所述图像增强模块具体包括以下内容： 分解单元； 光照调整单元；通过比例参数r调节光照强度，引入光照对比注意力，输入分解单元输出的光照图Ls，自适应光照增强表示为：；光照调整单元损失函数表示为：；其中，是光照增强输出；MSE·是均方误差；Lk是理想光照图；和分别是预测和目标梯度光照图；是通过卷积神经网络提取的肿瘤区域特征；是基于光照对比注意力生成的权重图； 反射恢复单元；采用多分辨率上下文感知网络，在恢复反射图时融合多尺度上下文信息；基于多尺度光照注意力模块提取光照图的多尺度特征，生成动态权重，并引入上下文信息，指导反射图重建，重建反射图表示为：；反射恢复单元损失函数表示：；最终输出合成增强的肿瘤图像，表示为：；其中，是多尺度光照注意力模块；是原始反射图；Rh是理想反射图；SSIM·是结构相似性指数；CF是通过区域生长算法提取的肿瘤区域上下文信息；是恢复权重；是多分辨率上下文感知网络；是残差网络； 是残差系数。

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