申请/专利权人：西安石油大学

申请日：2021-04-25

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN113139925B

主分类号：G06T5/50

分类号：G06T5/50;G06T5/70;G06T11/00;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.12#授权;2021.08.06#实质审查的生效;2021.07.20#公开

摘要：本发明公开了一种肺炎图像处理方法、系统及存储介质，对待处理的肺炎图像进行滤波重建和特征增强后，再与原始的肺炎图像进行融合，保留了原始肺炎图像和特征增强后的图像的特征，利于后续的神经网络学习。通过InceptionV3网络的验证，采用本发明的方法对肺炎图像进行处理，获得的肺炎图像与未处理的肺炎图像以及仅使用Retinex算法处理的肺炎图像相比，在准确性和特异性上均有提高。

主权项：1.一种肺炎图像处理方法，其特征在于，包括：将待处理的肺炎图像进行滤波重建，获得重建图像；将所述重建图像进行特征增强，获得增强图像；将所述待处理的肺炎图像和所述增强图像进行特征融合，获得融合图像；所述将待处理的肺炎图像进行滤波重建，获得重建图像，包括：构建边缘中心化矩阵；使用所述边缘中心化矩阵对所述待处理的肺炎图像进行卷积处理，获得所述重建图像；所述将所述重建图像进行特征增强，获得增强图像，包括：采用单尺度Retinex算法对所述重建出现进行特征增强，获得所述增强图像；所述采用单尺度Retinex算法对所述重建图像进行特征增强，获得所述增强图像，包括：将所述重建图像分解为入射图像和反射图像；降低所述入射图像对所述重建图像的影响，获得所述重建图像的反射属性，获得所述增强图像；所述将所述待处理的肺炎图像和所述增强图像进行特征融合，获得融合图像，包括：将所述待处理的肺炎图像和所述增强图像的权重比例均设置为0.50，将阈值设置为0.00；采用设置的权重比例和阈值对所述待处理的肺炎图像和所述增强图像进行特征融合，获得所述融合图像。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西安石油大学 一种肺炎图像处理方法、系统及存储介质

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD