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龙图腾网恭喜重庆师范大学申请的专利一种基于Gamma变换的自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：CN115205149B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202210832669.1，技术领域涉及：G06T5/90；该发明授权一种基于Gamma变换的自增强方法是由曾智;曹振杰;崔波;朱俊霞设计研发完成，并于2022-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Gamma变换的自增强方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于Gamma变换的自增强方法，属于红外热成像领域。该方法先用分段Gamma变换对双足热图进行对比度增强，其机理是基于像素的累积分布函数的分析，得到不同时段的相对温差，根据相对温差，得到增强因子γ，实现双足热图的对比度增强，使双足热图边缘清晰。改进后的U2‑Net网络图像分割机理是基于U2‑Net网络结构，通过引用循环残差卷积模块结构替代普通卷积模块、Elu激活函数替换Relu激活函数消除梯度消失问题以及增加空洞卷积增大感受野，分段Gamma变换增强的双足热图作为数据集，可迅速且准确的分割出脚部区域。

本发明授权一种基于Gamma变换的自增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Gamma变换的自增强方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： S1：使用红外热像装置获得被测脚部表面的热图序列，并将热图序列存储在通用存储器中； S2：对存储器里的数据进行图像化，存储器中的数据为辐射值，先把辐射值转换为温度，温度按照固定温窗进行图像灰度转换，再对像素灰度值进行归一化处理，使像素值压缩到0到1之间； S3：求取每张图片的直方图，然后计算其累积分布函数，并对其纵坐标做归一化处理，在所得到的归一化后的累积分布函数曲线上，选取纵坐标中值，即0.5，对应的像素值X0； S4：判断纵坐标中值，即0.5，对应的像素值X0在直方图的位置，计算X0与横坐标中值之间的距离，即： f＝0.5-X01 S5：基于f的数值，根据脚部温度的变化进行Gamma增强因子的计算； 所述S5具体为： S51：温度相对值的判断标准为： S52：当温度相对值小时，用公式3求Gamma增强因子： S53：当温度相对值大时，用公式4求Gamma增强因子： S54：Gamma变换： S6：根据X0和X1，由公式2计算β，然后根据β值大小进行分段Gamma变换处理； S7：当β1时，X0与X1相差小，图像整体做变亮或变暗处理，增强方法如下：对于原图像中所有灰度值在0到X0的像素点进行Gamma变换：根据公式5计算f0和公式3计算增强因子γ1，将其代入公式1中，得到0到X0的新灰度值； S8：对于原图像中所有灰度值在X0到1的像素点进行Gamma变换：根据公式5计算X1与横坐标之间的距离f1，然后代入公式3计算增强因子γ2，将其代入公式1中，得到X0到1的新灰度值； S9：当β1时，X0与X1相差大，由于固定温窗，背景偏暗，为使脚部区域清晰与背景变暗，增强方法如下，对于原图像中所有灰度值在0到X0的像素点进行Gamma变换：根据公式5计算f0和公式4计算增强因子γ1，将其代入公式1中，得到0到X0的新灰度值； S10：对于原图像中所有灰度值在X0到1的像素点进行Gamma变换：根据公式2计算X1与横坐标之间的距离f1，然后代入公式4计算增强因子γ2，将其代入公式1中，得到X0到1的新灰度值； S11：引用循环残余卷积模块，通过规定每个卷积模块包含多少卷积层的方式，来训练复杂度高的双足热图； S12：增加空洞卷积的个数，深化U2-Net网络解码第六层，获取到更高维度的特征信息； S13：elu激活函数替代relu激活函数； S14：通过分段Gamma变换对数据集进行增强；对所有试验数据进行图像增强后，选取总体的三分之二作为训练集，其余的三分之一作为测试集；对数据集进行标注处理，标注出特征区域，把标注后生成的json文件转化为Mask图； S15：训练集用S11～S14所述网络进行训练，得到改进U2-Net分割模型，使用测试集数据进行验证，生成掩模图，即二值图，通过掩模图对测试集进行特征提取，最后得到脚部区域。

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