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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于Hess矩阵的图像增强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：CN111754418B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2023-09-26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：202010430976.8，技术领域涉及：G06T5/00；该发明授权一种基于Hess矩阵的图像增强方法是由肖斌;宗旭阳;毕秀丽;李伟生设计研发完成，并于2020-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Hess矩阵的图像增强方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于Hess矩阵的图像增强方法，涉及数字图像处理、计算机视觉等技术领域。具体步骤为：1用多尺度分数阶Hess矩阵对输入图像进行处理，生成特征加权图像；2抑制特征加权图像中强特征信息像素的特征值，得到背景加权图像；3用背景加权图像的直方图和该直方图归一化后形成的累积分布函数得到最终映射函数；4利用映射函数得到增强后的图像。本方法用matlab为平台进行验证，结合Hess矩阵的相关知识，完成了改善图像对比度达到增强目的，具有实际意义，并且取得较好增强效果。

本发明授权一种基于Hess矩阵的图像增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Hess矩阵的图像增强方法，其特征在于，包括以下步骤：1利用积分图快速生成输入图像在不同尺度下的Hess矩阵，将多尺度Hess矩阵扩展到分数阶，获得多尺度分数阶Hess矩阵，用多尺度分数阶Hess矩阵对输入图像进行处理，生成特征加权图像；所述分数阶用的是G-L数阶，并对G-L分数阶和Hess矩阵设置相应参数，将不同尺度下的分数阶Hess矩阵采用带权求和的方式进行结合，得到多尺度分数阶Hess矩阵；所述Hess矩阵为： 其中Lxxx,y,σ是高斯函数的二阶偏导数与图像I在点x,y上的卷积，gσ表示高斯函数，Lxyx,y,σ和Lyyx,y,σ同理；所述分数阶Hess矩阵是通过G-L分数阶确定的，基于分数阶高斯函数偏导数的G-L定义为： 其中，α为分数阶，σ为高斯标准差，gx,y,σ为标准差为σ的高斯函数，是基于分数阶高斯函数的偏导数；将不同尺度下的分数阶Hess矩阵采用带权求和的方式进行结合： 其中，MSFrHx,y表示多尺度分数阶Hess矩阵，FrHx,y,σj表示分数阶Hess矩阵，wj表示在第j个FrH参数为σj的FrH的权值，j表示第j个尺度，m表示尺度的总个数，σj为参数，代表高斯标准差；2抑制特征加权图像中强特征信息像素的特征值，得到背景加权图像；3用背景加权图像的直方图和该直方图归一化后形成的累积分布函数得到映射函数，具体步骤为：通过背景加权图像得到其直方图，并对该直方图进行归一化得到Pfn，利用归一化后的直方图得到累积分布函数，然后与灰度变换函数结合得到最终映射函数；所述背景加权图像的直方图Hf定义为： 其中， 其中， 输入图像大小为M×N，则坐标x,y处的像素值就为fx,y＝n，n∈{0,1,…,2B-1}，其中B表示图像位数，BWIx,y为特征加权图像中坐标为x,y的值；所述累积分布函数为： Pfi表示Hf归一化后的Pfn中n＝i时Pfn的值；所述映射函数如下：Tn＝2B-1Cfn+0.5Tn为增强后的图像，Cfn表示累积分布函数；4利用映射函数得到增强后的图像。

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