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龙图腾网获悉华侨大学申请的专利基于负光照分量的病理图像背景非均匀校正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：CN120525775B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202511008401.6，技术领域涉及：G06T5/80；该发明授权基于负光照分量的病理图像背景非均匀校正方法及装置是由张富举;杜永兆;傅玉青;孙浩;雷昊翔设计研发完成，并于2025-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于负光照分量的病理图像背景非均匀校正方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，公开了基于负光照分量的病理图像背景非均匀校正方法及装置，方法包括：构建基于负光照分量互补融合的病理图像背景光照非均匀校正模型并进行训练，利用训练好的所述病理图像背景光照非均匀校正模型实现对背景光照不均匀病理图像的校正；所述病理图像背景光照非均匀校正模型利用负光照分量互补融合模块对原始输入图像进行不同尺度的特征提取和融合，得到负光照分量特征，融合原始输入图像得到初步校正图像；再结合边缘细节增强卷积对初步校正图像进行组织细胞边缘特征增强，得到边缘增强图像，最后再经过多残差边缘细节增强模块后得到校正好的背景均匀的病理图像。本发明对病理图像的背景校正效果卓越，细节特征丰富。

本发明授权基于负光照分量的病理图像背景非均匀校正方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于负光照分量的病理图像背景非均匀校正方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取包含背景光照不均匀和背景光照均匀的配对病理图像，构建背景非均匀病理图像数据集； 构建基于负光照分量互补融合的病理图像背景光照非均匀校正模型； 利用所述背景非均匀病理图像数据集训练所述病理图像背景光照非均匀校正模型； 利用训练好的所述病理图像背景光照非均匀校正模型实现对背景光照不均匀病理图像的校正； 其中，所述病理图像背景光照非均匀校正模型包括负光照分量互补融合模块、边缘细节增强卷积模块和多残差边缘细节增强模块；负光照分量互补融合模块对原始输入图像进行不同尺度的特征提取和融合，得到负光照分量特征，基于负光照分量特征对原始输入图像实现初步校正，得到初步校正图像；边缘细节增强卷积模块采用多种差分卷积操作对初步校正图像进行组织细胞边缘特征增强，得到边缘初步增强图像；多残差边缘细节增强模块通过多残差连接和多种差分卷积操作对边缘初步增强图像进行进一步增强，得到边缘增强图像；边缘增强图像依次经过卷积层、边缘细节增强卷积模块层和激活层，得到校正好的背景均匀的病理图像； 所述负光照分量互补融合模块包括编码结构和解码结构； 所述编码结构包括双线性插值和若干级编码器，所述编码器包括卷积层和激活层； 所述解码结构包括若干级解码器和双线性插值，所述解码器包括最邻近插值、卷积层和激活层； 所述负光照分量互补融合模块得到初步校正图像的过程，包括以下步骤： 所述编码结构接收原始输入图像，依次经过双线性插值和N级编码器，每级编码器输出一个编码特征，第N级编码器输出的编码特征进入瓶颈层，瓶颈层输出瓶颈层特征； 所述解码结构接收第1至N-1级编码器输出的编码特征和瓶颈层特征，每个编码特征输入对应级别的解码器，瓶颈层特征输入最后一级解码器；每级解码器还接收下一级解码器的输出；第一级解码器的输出进行双线性插值操作处理，得到负光照分量特征； 将负光照分量与原始输入图像在通道维度进行融合，得到初步校正图像。

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