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龙图腾网获悉丽水市人民医院申请的专利基于稀疏编码的创面影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：CN120598788B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202511099568.8，技术领域涉及：G06T5/00；该发明授权基于稀疏编码的创面影像增强方法是由刘森军;刘青;沈永辉;蔡森;沈晓晓;万绍乐设计研发完成，并于2025-08-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于稀疏编码的创面影像增强方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于稀疏编码的创面影像增强方法，包括如下步骤：S1.形成标准化创面图像；S2.将标准化创面图像划分为多个固定尺寸的创面图像子块，形成局部创面图像块集合；S3.获得各创面图像子块的稀疏表达系数；S4.根据各创面图像子块的稀疏表达系数分别对各创面图像子块进行局部重构，得到初步重构创面图像；S5.生成残差增强创面图像；S6.对初步重构创面图像与残差增强创面图像采用加权融合策略进行融合，生成最终清晰化创面图像。本发明使最终重构图像能够在保持全局结构一致性的基础上，准确重现创面边界与局部纹理结构。

本发明授权基于稀疏编码的创面影像增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于稀疏编码的创面影像增强方法，其特征在于，包括如下步骤： S1.获取原始创面图像，并对原始创面图像进行格式转换、尺寸归一化与灰度标准化处理，形成标准化创面图像； S2.将标准化创面图像划分为多个固定尺寸的创面图像子块，形成局部创面图像块集合； S3.利用预先构建的稀疏字典对局部创面图像块集合中各创面图像子块实施分块稀疏编码，获得各创面图像子块的稀疏表达系数； S4.根据各创面图像子块的稀疏表达系数分别对各创面图像子块进行局部重构，并将重构后的创面图像子块按照其原始空间位置进行拼接融合，得到初步重构创面图像； S5.对初步重构创面图像与标准化创面图像进行像素级差分，生成像素残差图，对像素残差图实施残差增强处理，生成残差增强创面图像； S6.对初步重构创面图像与残差增强创面图像采用加权融合策略进行融合，生成最终清晰化创面图像； 所述S3包括以下步骤： S31.基于融合创面脱痂区域边缘特征的稀疏字典对局部创面图像块集合中的每个创面图像子块进行稀疏编码； S32.在稀疏编码过程中，依据脱痂区域边缘响应强度，针对不同创面图像子块自适应调整稀疏重建的拟合关注区域，对每个创面图像子块求解其在稀疏字典下的最优稀疏表达系数向量： ； 其中，为创面图像子块的边缘感知权重矩阵，表示矩阵的逐元素乘法，为控制稀疏程度的正则化系数； S33.将全部创面图像子块的稀疏表达结果整理形成稀疏表达系数集合； 所述S31包括以下步骤： S311.从局部创面图像块集合中选取边缘纹理特征与细节结构大于预设值的创面图像子块，构成训练样本集合，并采用边缘特征强度阈值筛选策略，使训练样本集合表征创面脱痂区域特有的边缘细节，其中，表示训练样本集合中图像子块的数量； S312.基于训练样本集合初始化稀疏字典，稀疏字典中的字典基原子具有与创面图像子块相同的空间尺寸，且字典基原子的数量满足； S313.在稀疏字典优化过程中引入边缘感知权重矩阵，边缘感知权重矩阵中各元素的取值与创面图像子块中对应位置的边缘梯度强度正相关，使稀疏字典的训练过程强化创面脱痂区域中边缘结构与细节特征的表达，同时边缘感知权重矩阵根据创面脱痂区域图像的局部边缘强度自适应调整，优化字典基原子对创面图像子块边缘区域的表征能力，构建稀疏字典优化目标函数： ； 其中，表示用于稀疏字典训练的第个具有明显边缘纹理特征的创面图像子块，表示第个创面图像子块对应的最优稀疏表达系数向量； S314.重复执行步骤S313的稀疏字典优化过程，直至稀疏字典优化目标函数收敛至预设的稳定阈值，获得融合创面脱痂区域边缘特征的稀疏字典。

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