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龙图腾网获悉华侨大学申请的专利面向无标记显微细胞图像的感知驱动增强网络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：CN121280268B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511841222.0，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权面向无标记显微细胞图像的感知驱动增强网络方法及系统是由傅玉青;孙浩;张富举;雷昊翔;苏鹤森;杜永兆设计研发完成，并于2025-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向无标记显微细胞图像的感知驱动增强网络方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了面向无标记显微细胞图像的感知驱动增强网络方法及系统，涉及光学图像处理技术领域，方法包括：通过混合自适应Retinex对输入图像进行噪声区域自适应检测与分区去噪，并结合多尺度Retinex增强、边缘补偿及S型曲线拉伸，生成辅助输入图像；估计图像的光照分量与反射分量；通过多尺度光照分解提取光照敏感系数与局部噪声水平，由动态Gamma参数生成与局部光照和噪声特性相匹配的Gamma校正参数；依据噪声水平对光照分量进行分区Gamma校正，获得噪声次校正图像分量；将该校正分量与反射分量逐元素相乘，并与辅助输入图像加权融合，输出最终增强的无标记显微细胞图像。本发明通过感知驱动的多阶段协同，在保留细胞结构细节的同时有效抑制噪声，提升图像质量。

本发明授权面向无标记显微细胞图像的感知驱动增强网络方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向无标记显微细胞图像的感知驱动增强网络方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，将获取到的原始无标记显微细胞图像输入至混合自适应Retinex预处理模块，对输入图像进行自适应噪声区域检测，将其划分为高、低噪声区域并分别进行去噪处理，获得去噪后的图像；对去噪后的图像施加多尺度Retinex增强，获得增强后的图像，对增强后的图像进行边缘补偿和S型曲线拉伸，获得细节增强后的图像，在缺乏配对数据的情况下，将细节增强后的图像作为与输入图像保持结构一致性的辅助图像进行输出，以获得辅助输入图像； S2，通过N-Net、L-Net和R-Net对无标记显微细胞图像进行光照分量与反射分量估计，获取光照分量和反射分量； S3，将光照分量和反射分量输入多尺度光照分解模块，获得光照敏感系数和局部噪声水平； S4，通过动态Gamma参数预测模块输出与光照敏感系数和局部噪声水平匹配的Gamma校正参数； S5，将匹配的Gamma校正参数和光照分量输入自适应噪声检测增强模块，依据阈值判断出高低噪声区域进行分区增强校正，输出噪声次校正图像分量； S6，将噪声次校正图像分量和反射分量逐元素相乘得到噪声校正图像分量，将噪声校正图像分量和辅助输入图像加权融合，得到最终增强的无标记显微细胞图像； 所述S4，计算公式如下： ； ； 其中，表示特征拼接操作；表示光照敏感系数；表示局部噪声水平；表示反射分量熵值，用于反映区域复杂度；表示反射分量；表示输入进轻量级CNN前的拼接输入；表示线性变换；均表示激活函数；表示每个像素的Gamma值，由轻量级CNN预测输出每个像素的Gamma值； 所述噪声次校正图像分量的计算公式如下： 对于低噪声区域校正公式如下： ； 对于高噪声区域校正公式如下： ；最终输出噪声次校正图像分量： ； 其中，表示自适应噪声阈值，表示计算无标记显微细胞图像反射分量的局部熵，为低噪声区域校正分量，为高噪声区域校正分量，为噪声次校正图像分量；表示无标记显微细胞图像反射分量局部熵的均值，；表示对亮度分量进行高斯滤波；为测试阶段的照明分量。

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