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龙图腾网获悉河南大学申请的专利一种乳腺CT图像增强方法及系统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：CN120471777B 。

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：202510638447.X，技术领域涉及：G06T5/10；该发明授权一种乳腺CT图像增强方法及系统是由湛喜梅;李帅;庞玲玲;张彦波设计研发完成，并于2025-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种乳腺CT图像增强方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及医学图像领域，尤其涉及一种乳腺CT图像增强方法及系统，具体地，基于原始乳腺CT图像的引导图像的局部结构张量特征值信息和归一化局部熵信息计算得到复合边缘感知权重；利用复合边缘感知权重对原始乳腺CT图像进行加权引导滤波得到细节层图像；识别细节层图像中的亮细节像素及其形成的亮细节区域，计算亮细节区域的形态学特征参数，以及亮细节像素的局部邻域内的亮细节特征熵；基于形态学特征参数和亮细节特征熵对所述亮细节像素进行选择性增强得到优化后的细节层图像；基于图像局部统计特性和基于人类视觉系统模型的感知度量计算得到融合权重，根据融合权重将所述基础层图像和优化后的细节层图像进行自适应融合，得到最终的增强乳腺CT图像。

本发明授权一种乳腺CT图像增强方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种乳腺CT图像增强方法，其特征在于，所述方法包括： 获取原始乳腺CT图像，基于引导图像的局部结构张量特征值信息和归一化局部熵信息计算得到复合边缘感知权重；利用所述复合边缘感知权重对所述原始乳腺CT图像进行加权引导滤波得到细节层图像；所述引导图像为原始CT乳腺图像； 识别所述细节层图像中的亮细节像素及其形成的亮细节区域，计算所述亮细节区域的形态学特征参数，以及所述亮细节像素的局部邻域内的亮细节特征熵；基于所述形态学特征参数和所述亮细节特征熵对所述亮细节像素进行选择性增强得到优化后的细节层图像； 基于图像局部统计特性和基于人类视觉系统模型的感知度量计算得到融合权重，根据所述融合权重将基础层图像和所述优化后的细节层图像进行自适应融合，得到最终的增强乳腺CT图像；所述基础层图像为加权引导滤波直接输出的图像的平滑版本；所述细节层图像为通过原始图像与基础层图像的差运算得到； 所述基于引导图像的局部结构张量特征值信息和归一化局部熵信息计算得到复合边缘感知权重，具体为：计算引导图像在每个像素邻域内的结构张量，并求解其特征值；计算引导图像在每个像素邻域内的归一化局部熵；基于所述特征值和所述归一化局部熵计算得到所述复合边缘感知权重。

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