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申请/专利权人：泉州医学高等专科学校
摘要：本发明涉及图像处理技术领域，具体为一种用于医学图像的模糊性处理方法及系统，包括以下步骤：基于输入图像数据，通过分析CT图像中多个像素点的曲率信息，识别输入的医疗图像中的模糊区域，得到模糊区域识别记录。本发明中，通过分析医学图像中的像素曲率信息，有效识别并校正图像的模糊区域，提高图像的视觉质量，模拟并分析光线在多种人体组织中的传播行为，计算并补偿因设备、操作误差、患者移动导致的图像模糊，结合连续帧的结构特征分析与病变区域的分类，提升图像的诊断价值，使医疗专业人员准确地分析和判断疾病类型，通过特征点匹配和图像融合技术，提高医疗图像清晰度和关键医学信息的可识别度，减少信息在处理过程中的损失。
主权项：1.一种用于医学图像的模糊性处理方法，其特征在于，包括以下步骤：基于输入图像数据，通过分析CT图像中多个像素点的曲率信息，识别输入的医疗图像中的模糊区域，得到模糊区域识别记录；基于所述模糊区域识别记录，通过调整曲率参数，对图像中的多个模糊区域的像素曲率进行校正，得到曲率校正图像；基于所述曲率校正图像，通过分析多种人体组织的折射率和散射特性，模拟光线在人体组织中的传播和折射行为，计算图像需要的补偿调整参数，得到光线模拟补偿参数；基于所述光线模拟补偿参数，对多个连续帧图像中的结构特征和病变区域进行分析，识别图像中的关键医学特征并对多张医学图像进行分类，得到结构与病变分类结果；基于所述结构与病变分类结果，对连续帧的图像进行分析，匹配并记录连续帧间的重复特征，得到共同特征点记录；根据所述共同特征点记录，对多张图像进行融合和去模糊处理，优化图像的清晰度，得到医学图像处理结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 泉州医学高等专科学校 一种用于医学图像的模糊性处理方法及系统
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