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龙图腾网获悉新加坡国立大学;苏州工业园区新国大研究院申请的专利内窥镜图像识别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：CN112488979B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：201910768365.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权内窥镜图像识别方法是由胡珂立;郭永新;郭英凯;王伟;王博设计研发完成，并于2019-08-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本内窥镜图像识别方法在说明书摘要公布了：一种内窥镜图像识别方法，包括将原始图像转换至第一颜色空间，提取该原始图像在第一颜色空间的第一颜色通道的图像；将该原始图像转换至第二颜色空间，提取所述原始图像在所述第二颜色空间的第二颜色通道的图像。将所述第一颜色通道的图像与所述第二颜色通道的图像加权归一，生成强化目标区域的归一化概率图。基于所述归一化概率图，获得图像邻间区域概率分布相似度；基于所述邻间区域概率分布相似度，获得目标区域提取阈值；及基于所述目标区域提取阈值识别目标区域。本发明的方法图像处理效率较高，可以有效检测较小区域出血症状。本发明的方法可适用于待检测区域与背景区域有较大差异的图像特定区域提取，计算量小，步骤，适于不同环境下的应用。

本发明授权内窥镜图像识别方法在权利要求书中公布了：1.一种内窥镜图像识别方法，其特征在于，所述方法包括： 将原始图像转换至第一颜色空间，所述第一颜色空间为LAB颜色空间； 提取所述原始图像在所述第一颜色空间的第一颜色通道的图像，所述第一颜色通道为A通道； 将所述原始图像转换至第二颜色空间，所述第二颜色空间为CMYK颜色空间； 提取所述原始图像在所述第二颜色空间的第二颜色通道的图像，所述第二颜色通道为M通道； 将所述第一颜色通道的图像与所述第二颜色通道的图像加权归一，生成强化目标区域归一化概率图； 基于所述归一化概率图像获得图像邻间区域概率分布相似度，包括： 利用选定的多个阈值参数对所述归一化概率图进行区域生长阈值分割，以获得所述图像邻间区域概率分布相似度；并基于如下公式获得邻间区域概率分布相似度： 其中， Sn为邻间区域概率分布相似度，pn、pn-1分别表示第n个和第n-1个阈值，假定阈值集合为P＝{p1,p2,…,pn-1,pn,…,pN}，每个阈值均在0到1范围内，且阈值的值依次递减，即p1p2,…,pn-1pn…,pN，Hpn,i表示以pn为分割阈值获取的图像区域对应的概率直方图中第i个通道的值： 其中，|·|表示计算集合中元素总数，Rn为以pn为分割阈值获取的像素点集合： Rn＝{x|Prxpn} 其中x为图像中的像素点，Prx表示步骤2中获取的归一化概率图中像素点x处的值，表达式Hpn,i中的Xn,i限定为： Xn,i＝{x|x∈Rn,i·sPrxi-1s} 其中s为计算概率直方图时设定的直方图各通道宽度，s＝1K； 基于所述邻间区域概率分布相似度获得目标区域最优提取阈值，包括：如果S2小于阈值t0，则选定p2为最优提取阈值；如果S2大于或等于阈值t0，则继续查看后续邻间区域概率分布相似度，如果SkSk-1或两者之间差值的绝对值大于t1，则选定pk为最优提取阈值；如果以上条件均未满足，则选定pN为最优提取阈值； 及 基于所述目标区域提取阈值识别目标区域。

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新加坡国立大学;苏州工业园区新国大研究院，其通讯地址为：新加坡新加坡市；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”。