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龙图腾网获悉中国科学院长春光学精密机械与物理研究所申请的专利一种眼底图像数据集的预处理方法及眼底图像训练模型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：CN115719310B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202110970396.2，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种眼底图像数据集的预处理方法及眼底图像训练模型是由朱明;魏铭;王佳荣;伍易;孙佳琪设计研发完成，并于2021-08-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种眼底图像数据集的预处理方法及眼底图像训练模型在说明书摘要公布了：本发明提供了一种眼底图像数据集的预处理方法及眼底图像训练模型，包括S1、对眼底图像进行自适应性增强，优化得到眼底图像的初始数据集；S2、对初始数据集进行选择性数据扩充；S3、利用生成对抗网络对初始数据集再次进行数据扩充。本发明在只存在数据量少且质量差的眼底图像条件下，对小型数据集进行自适应增强和选择性扩充，使之可以通过训练神经网络识别模型，可以得到高精度的眼底图像筛查结果。

本发明授权一种眼底图像数据集的预处理方法及眼底图像训练模型在权利要求书中公布了：1.一种眼底图像数据集的预处理方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、对眼底图像进行自适应性增强，优化得到所述眼底图像的初始数据集； 所述自适应性增强包括全局自适应优化、局部自适应优化以及局部自适应性增强； 所述全局自适应优化用于区分过度曝光和曝光不足的所述眼底图像；所述全局自适应优化包括采用基于直方图均衡化的全局对比度增强的方式；计算未经处理的、低质量的眼底图像的全局灰度分布区分出存在曝光过度和曝光不足的问题的图像，将全部低质量的眼底图像基于直方图均衡化进行全局对比度增强，以此对曝光过度和曝光不足的图像进行补偿； 所述局部自适应优化用于使所述全局自适应优化后的眼底图像的灰度值均匀分布； 对完成全局自适应优化和局部自适应优化后的图像进行基于质量参数的分类，针对不同种类的质量缺陷的低质量图像进行相应的局部自适应增强，所述局部自适应增强用于筛除远离预设阈值的眼底图像、补偿具有局部暗影和局部光斑的所述眼底图像； 所述局部自适应增强包括以下步骤： S121、挑选一张优质图像I作为参考基础，利用Tenengrad函数式对所述眼底图像的质量进行评价，筛除所述远离预设阈值的眼底图像； S122、利用选择性搜索算法将所述眼底图像分割成n个分割区域，以所述分割区域为窗口，根据灰度值特性区分所述局部暗影和局部光斑的所述眼底图像； S123、对所述局部暗影和局部光斑的所述眼底图像分别进行基于灰度值增减的优化； S2、对所述初始数据集进行选择性数据扩充； S3、利用生成对抗网络对步骤S2中扩充后的数据集再次进行数据扩充。

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中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，其通讯地址为：130033 吉林省长春市经济技术开发区东南湖大路3888号；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”。

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