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龙图腾网获悉浙江之科立上医疗科技有限公司申请的专利一种基于多尺度高斯滤波的血管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：CN116342439B 。

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：202310161958.8，技术领域涉及：G06T5/20；该发明授权一种基于多尺度高斯滤波的血管图像增强方法是由王立强;李晗;张明;袁波设计研发完成，并于2023-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多尺度高斯滤波的血管图像增强方法在说明书摘要公布了：一种基于多尺度高斯滤波的血管图像增强方法，包括以下步骤：步骤一：输入内窥血管图像；步骤二：将输入血管图像分离成RGB三个信道平面；步骤三：对G分量使用多尺度高斯滤波器和双边滤波器进行滤波得到细节层和基层；步骤四：对细节层乘以一个增益系数，然后再和基层进行合并得到两个增强结果；步骤五：对两个增强结果转换到HIS空间下，对I分量进行4层小波分解得到1个低频和12个高频分量，采用高频加权取平均低频取模值极大的规则进行融合得到增强后的I分量，再和HS进行合并，转换到RGB空间得到最后的增强结果。本发明可以对不同层级的血管进行不同的一个自适应的增强，来得到更丰富的血管图像，辅助医生对癌症早期的一个诊断。

本发明授权一种基于多尺度高斯滤波的血管图像增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度高斯滤波的血管图像增强方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤一：输入内窥血管图像； 步骤二：将输入血管图像分离成RGB三个信道平面； 步骤三：对G分量采用多尺度高斯滤波增强，步骤如下公式所示： fx,y＝bx,y+dx,y 其中bx,y为基层，dx,y为细节层，fx,y为输入图input； 均值为0，方差为σ的二维高斯核函数gx,y为 基层得到的方式： bx,y＝fx,y⊙gx,y ⊙表示卷积； 用上述公式带入根据经验所得三个尺度w1＝0.5,w2＝0.5,w3＝0.25来进行多尺度的增强计算效果最佳 b1x,y＝fx,y⊙g1x,y；b2x,y＝fx,y⊙g2x,y；b3x,y＝fx,y⊙g3x,y d1x,y＝fx,y-b1x,y；d2x,y＝b1x,y-b2x,y；d3x,y＝b2x,y-b3x,y Dx,y＝1-w1*sgnd1x,y*d1x,y+w2*d2x,y+w3*d3x,y 其中，bix,y为第i次的基层，dix,y为第i次的细节层，Dx,y为最终增强后的细节层；x,y指像素点的坐标，i＝1,2,3； 得到增强后的细节层Dx,y再加上原图得到新的增强图output1； 步骤四：利用原图的G分量进行双边滤波的增强，将原图的G分量和双边滤波进行卷积得到基层，再用原图减去基层得到细节层，最后给细节层乘上个增益系数得到增强后的细节层，和基层合并得到增强图output2，如下公式所示： bx,y＝fx,y⊙Qx,y,s,l dx,y＝fx,y-bx,y zx,y＝bx,y+k*dx,y 其中，Qx,y,s,l为双边滤波的卷积核，k为增益系数，bx,y为基层，dx,y为细节层，zx,y为最后的增强结果；s和l为双边滤波的细节参数，分别控制着值域滤波的权重和保边特性的空间域的敏感度； 步骤五：将output1和output2转换到HIS空间下，对其I分量进行4层小波分解得到1个低频和12个高频分量，按照低频取模值极大和高频加权取平均的规则来进行融合得到合并后的I分量，再和原有的HS进行合并，最后再从HIS空间转到RGB空间得到最后的增强图output； 连续小波变换公式： 其中，a为平移参数，b为缩放参数，t为频域的时刻参数，xt为图像变换到频域的函数式； 采用的ψt为哈尔母小波函数，对应的尺度函数为： 连续小波逆变换公式： ψ1t是ψt的对偶函数且该对偶函数需满足如下： 对output1和output2进行分解得到两组小波分解系数如下： 当j＝1时右边输入原图，得到高频分量和低频分量： 其中高频分量为： ABC分别为水平方向、垂直方向和对角线方向的高频分量； 低频分量为 至此得到高频分量和低频分量，按照高频部分采用加权平均的方法，低频部分采用模值取大的方法进行高低频的融合，最后逆变换得到增强结果output。

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