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龙图腾网获悉朱明亚申请的专利一种用于腹腔镜图像增强优化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：CN118037587B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202410189060.6，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权一种用于腹腔镜图像增强优化方法是由朱明亚;喻昕康;胡翔;陈敦信;李承恩;戴宇恒;徐明辉设计研发完成，并于2024-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于腹腔镜图像增强优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种用于腹腔镜图像增强优化方法，属于图像处理领域，步骤包括：S1、在山瞪羚优化算法的初始化阶段通过佳点集策略初始化算法种群，改进算法初始化阶段的海豚位置更新策略；S2、通过分段式的方法改进山瞪羚优化算法的搜索性能控制因子a，改进算法搜索性能参数Cofi的数学模型；S3、在山瞪羚优化算法的收敛过程中引入“变化收敛”机制，改进山瞪羚优化算法的寻优机制；S4、利用改进山瞪羚优化算法IMGO整定MSRCR算法的修正系数α，建立IMGO‑MSRCR算法模型；S5、将腹腔图像的显著性点集输入到IMGO‑MSRCR算法模型中，根据显著性点的信息对腹腔图像进行对比度增强处理。

本发明授权一种用于腹腔镜图像增强优化方法在权利要求书中公布了：1.一种用于腹腔镜图像增强优化方法，其特征在于，具体步骤包括：S1、在山瞪羚优化算法的初始化阶段通过佳点集策略初始化算法种群，改进算法初始化阶段的山瞪羚位置更新策略；数学模型公式为： ；式中，为第个山瞪羚第维的初始位置值，为第维的位置下限，为第维的位置上限，为数目为N的佳点集，N为山瞪羚优化算法的种群数目；S2、通过分段式的方法改进山瞪羚优化算法的搜索性能控制因子，改进算法搜索性能参数的数学模型；改进后的搜索性能控制因子的数学模型公式为： ；式中，为搜索性能控制因子最大值，取值为1.2，为搜索性能控制因子最小值，取值为0.2，t为当前迭代，T为总迭代次数；S3、在山瞪羚优化算法的收敛过程中引入“变化收敛”机制，改进山瞪羚优化算法的寻优机制；S4、利用改进山瞪羚优化算法（IMGO）整定MSRCR算法的修正系数，建立IMGO-MSRCR算法模型，其中，MSRCR算法数学模型公式为： ；式中，为增强后的腹腔图像，为腹腔原图像第个像素点的色彩恢复因子，为总的像素数，为MSRCR算法的修正系数，为腹腔原像素图像，为滤波后的腹腔像素图像；S4的具体步骤为：S41、通过佳点集策略初始化改进山瞪羚优化算法，包括山瞪羚算法种群规模NP、问题维度、山瞪羚初始位置、算法第维的位置下限和第维的位置上限以及最大迭代次数，搜索性能控制因子最大值和搜索性能控制因子最小值；S42、将MSRCR增强腹腔图像的数学模型的修正系数编码为山瞪羚个体的位置；S43、模拟山瞪羚社会行为，分四个阶段建立算法数学模型，更新山瞪羚种群个体位置，山瞪羚个体位置的更新即为MSRCR的修正系数解的更新；S44、通过目标函数计算本次迭代更新后的山瞪羚种群个体位置的适应度值，保留最小适应度值对应的山瞪羚种群个体位置；其中，通过将对比度值与泰南格拉德（Tenengrad）值的倒数的和作为目标函数设计改进山瞪羚优化算法（IMGO）整定MSRCR算法的修正系数时的适应度值函数，目标函数的数学模型公式为： ；式中，为腹腔图像最大的标准差，为腹腔图像的均值，为腹腔图像像素总数，为腹腔图像横向像素数，为腹腔图像纵向像素数，和分别为腹腔图像像素水平、垂直方向上像素之间的差异；S45、将当前迭代的最小适应度值与上次迭代适应度值对比，计算前后两次适应度值的降速比，当时，说明算法寻优陷入全局次优解，利用“变化收敛”机制改变邻域范围，更新种群位置跳出全局次优解；S46、利用贪婪选择策略，保留全局适应度值最小的山瞪羚种群个体位置，当前迭代t=t+1，判断当前迭代t是否大于总迭代次数T，若是，则结束算法寻优，输出全局最优山瞪羚种群个体位置，解析后赋值给MSRCR增强腹腔图像的数学模型的修正系数；S5、将腹腔图像的显著性点集输入到IMGO-MSRCR算法模型中，根据显著性点的信息对腹腔图像进行对比度增强处理。

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朱明亚，其通讯地址为：830000 新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市新市区金科宽庭9栋；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”。