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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利内窥镜弱纹理图像增强方法及装置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：CN113538295B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202110984901.9，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权内窥镜弱纹理图像增强方法及装置是由范敬凡;刘诗源;杨健设计研发完成，并于2021-08-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本内窥镜弱纹理图像增强方法及装置在说明书摘要公布了：内窥镜弱纹理图像增强方法及装置，能够实现视觉错误感知的去除，提高视觉特征点提取数量，提高图像的纹理梯度信息。方法包括：I提取临床手术中内窥镜图像数据；II基于色彩通道强度偏移获取单帧内窥镜影像中的高光区域；III根据所述内窥镜高光区域，对所述内窥镜影像区域补全；IV以图像的空间对称性为依据，对内窥镜图像的弱纹理区域进行空间对称性描述；以图像的颜色梯度为依据，对内窥镜图像的弱纹理区域进行颜色梯度描述；V根据图像像素空间对称性和颜色梯度的加权和，得到弱纹理指数，对内窥镜弱纹理图像数据进行量化；VI基于局部线性关系对弱纹理图像进行自适应梯度保留。

本发明授权内窥镜弱纹理图像增强方法及装置在权利要求书中公布了：1.内窥镜弱纹理图像增强方法，其特征在于：其包括以下步骤： 1探测内窥镜图像中镜面反射区域； 2通过计算图像整体空间对称性和颜色梯度，得到弱纹理图像的评价指标； 3根据图像像素的局部线性关系与滤波器一般性线性模型q＝aI+b，将输出图像的像素表示为一个加权平均邻近像素；在边缘信息变化的区域，线性系数随着图像内容的变化，输出应与原始图像的梯度信息一致作为约束，为求解a和b，使用最小化代价函数: 其中，ε为正则化参数，ak和bk为对应窗口w中像素k的线性系数，I为输入图像，i为图像像素索引，p为输出图像； 所述步骤1中，颜色平衡比率计算为： 其中，P95·为95％，cG和cB为像素点蓝绿通道分量，将灰度强度cE设置为cE＝0.3·cR+0.6·cG+0.1·cB，cR为红通道分量；通过对整幅图像的镜面反射区域分析，确定镜面反射区域并保存到一个二值的掩膜中；基于快速匹配模型对图像镜面反射区域缺失的信息进行补全； 所述步骤2包括以下分步骤： 2.1弱纹理区域空间对称性描述为： 其中，在区域R内，任意点Pr，θ，关于任意对称轴的对称点其像素值满足τ为容忍因子，TssI为空间对称性描述，NR为区域R的数量，NE为区域R内随机对比次数，E·为弱纹理对称点二值判断函数，为区域均值； 2.2弱纹理区域颜色梯度描述为： 图像I中的任意一点Px，y，TcgI表示颜色梯度，N表示窗口中像素的个数，Wx，y表示以像素x，y为中心的窗口，Iu，v在灰度图像中表示像素的灰度值； 2.3计算得到弱纹理指数TlessI定义为： TlessI＝α*TssI+β*TcgI4 将弱纹理指数分为5个等级，由强到弱，当指数为0.8～1.0为极强性纹理，0.6～0.8为强纹理，0.4～0.6为中等程度纹理，0.2～0.4为弱纹理，0.0～0.2为极弱纹理；将空间对称性和颜色梯度赋予不同权重，分别为α和β； 所述步骤3中，引入一个弱纹理梯度保留因子Γ·，对ε值进行自适应调节，表示为： 其中，|Wk|为窗口中像素个数，为该像素点处的二阶微分，为Wk内像素的二阶微分均值； 最小化代价函数为：

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