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龙图腾网获悉苏州尧圣智能科技有限公司申请的专利一种基于图像分割与边缘增强的SPR图像优化处理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：CN120876346B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202511369166.5，技术领域涉及：G06T5/94；该发明授权一种基于图像分割与边缘增强的SPR图像优化处理方法是由傅曦;赵国杰;傅诗茗设计研发完成，并于2025-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像分割与边缘增强的SPR图像优化处理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图像分割与边缘增强的SPR图像优化处理方法，包括如下步骤：采集SPR图像数据，预处理生成标准化SPR图像数据；输入基于CGNet构建的结构边界提取模型，生成结构边界标签图并与图像对齐；执行梯度幅度与局部熵突变检测，生成伪影引导图；将标准化图像分别输入改进CSDNet的细节与上下文分支，提取边缘与语义特征图；输入引导感知门控模块，执行结构增强与伪影抑制融合，生成融合特征图；输入多尺度细节恢复模块，输出边缘增强图像；基于原图与增强图执行结构相似性与边缘清晰度评分，生成优化结果。本发明实现了SPR图像边缘增强与结构保持的同步优化，显著提升了图像清晰度与诊断可用性。

本发明授权一种基于图像分割与边缘增强的SPR图像优化处理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像分割与边缘增强的SPR图像优化处理方法，其特征在于，包括如下步骤： 采集SPR图像数据，预处理生成标准化SPR图像数据；将标准化SPR图像数据输入基于CGNet结构构建的结构边界提取模型，提取解剖区域边界响应图，生成结构边界标签图，将结构边界标签图与标准化SPR图像数据在像素维度对齐；基于标准化SPR图像数据执行梯度方向幅度分析与局部熵突变检测，定位图像中非结构性突变区域，生成伪影引导图；将标准化SPR图像数据分别输入改进的CSDNet的细节分支与上下文分支，细节分支提取局部边缘变化特征图，上下文分支提取多尺度语义上下文特征图，输出细节特征图与上下文特征图；将细节特征图、上下文特征图、结构边界标签图与伪影引导图输入引导感知门控模块，执行基于结构增强与伪影抑制的门控加权融合操作，生成融合特征图；所述引导感知门控模块具有如下结构与操作流程： 接收细节特征图、上下文特征图、结构边界标签图与伪影引导图作为输入数据，分别执行通道维度扩展与空间维度标准化处理，构建统一尺寸与通道数的输入特征集合； 引导感知门控模块包含结构增强门控单元与伪影抑制门控单元，结构增强门控单元以结构边界标签图为引导，使用逐像素乘法操作生成结构增强权重图，将结构增强权重图作用于细节特征图； 伪影抑制门控单元以伪影引导图为引导，使用反向归一化与Sigmoid门控函数生成抑制掩模图，将抑制掩模图与上下文特征图执行逐像素相乘操作，抑制非结构区域特征干扰； 在结构增强权重图与抑制掩模图作用后，对增强细节特征图与抑制上下文特征图执行通道维度加权融合，融合权重根据结构区域置信度图动态生成，输出融合特征图； 融合特征图在输出前通过残差连接叠加原始标准化SPR图像数据的浅层特征图，保持融合结果与输入图像结构一致性；将融合特征图输入包含上采样结构与跳跃连接单元的多尺度细节恢复模块，执行边缘区域重构与特征还原，输出SPR图像边缘增强图像数据；基于标准化SPR图像数据与SPR图像边缘增强图像数据执行结构相似性分析与边缘清晰度评分，生成SPR图像优化结果； 所述SPR图像优化结果的生成基于结构相似性指数评分图与边缘清晰度评分结果，采用联合评分函数对边缘增强图像数据的结构保持性与边缘可识别性进行综合评估，依据预设评分阈值判断融合特征图是否满足图像质量要求，当评分结果同时满足结构一致性要求与边缘清晰度要求时，输出SPR图像优化结果，否则对引导感知门控模块中结构增强权重与伪影抑制因子进行参数更新，重新执行融合与重建过程，具体如下： 一，计算结构相似性得分，值来源于标准化SPR图像数据与SPR图像边缘增强图像数据在结构边界标签图所限定区域内的结构相似性指数评分图平均值，用于量化解剖结构的保真度； 二，计算边缘清晰度指标，采用多尺度Laplacian边缘响应函数提取边缘响应图，并在边缘响应图中通过局部窗口统计梯度幅值分布，对不同尺度边缘强度进行加权平均，衡量整体边缘清晰度水平； 三，引入结构对齐度指标，通过结构边界标签图与边缘响应图之间的像素重合度进行计算，用于评估增强边缘是否准确落在解剖区域边界之上； 将上述三个指标输入联合评分函数： ； 其中，加权系数、、满足加和为1，可依据图像结构复杂度与解剖区域稀疏性进行自适应调节； 依据预设质量阈值，判断评分函数输出是否满足图像优化标准： 若，则判定当前边缘增强图像数据质量满足优化要求，输出作为SPR图像优化结果； 若，则反馈驱动引导感知门控模块中参数进行更新； 反馈更新策略如下： 对结构增强路径中的结构增强权重按以下公式更新： ； 对伪影抑制路径中的伪影抑制因子按以下公式更新： ； 其中，、为学习率系数，为防止除零误差的稳定项，表示取的最大值； 参数更新后重新执行融合特征图生成与多尺度细节重建过程，直到评分结果满足图像优化要求为止，确保最终输出图像在结构一致性与边缘质量上的全面提升。

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