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龙图腾网获悉南方科技大学申请的专利基于特征一致性的眼底图像增强方法、系统、设备及介质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：CN115829885B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202211293812.0，技术领域涉及：G06T5/20；该发明授权基于特征一致性的眼底图像增强方法、系统、设备及介质是由刘江;刘浩锋;李衡;胡衍设计研发完成，并于2022-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于特征一致性的眼底图像增强方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于特征一致性的眼底图像增强方法、系统、设备及介质，其方法包括：将低质量眼底图像序列输入拉普拉斯金字塔，得到低质量眼底图像序列的多层金字塔特征；构建图像增强网络，并将每一层金字塔特征按照分辨率由大至小依次输入图像增强网络，得到增强眼底图像序列；通过增强眼底图像序列构建第一损失函数；通过金字塔特征在图像增强网络得到的融合图像特征构建第二损失函数；通过第一损失函数和第二损失函数计算得到最终损失函数，并通过最终损失函数监督图像增强网络学习直至收敛；本发明能够提取低质量眼底图像的关键特征，有效保持和增强眼底图像的关键信息，提高低质量眼底图像增强的效果。

本发明授权基于特征一致性的眼底图像增强方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于特征一致性的眼底图像增强方法，其特征在于，所述眼底图像增强方法包括： 获取低质量眼底图像序列； 将所述低质量眼底图像序列输入拉普拉斯金字塔，得到所述低质量眼底图像序列的多层金字塔特征； 构建图像增强网络，并将每一层所述金字塔特征按照分辨率由大至小依次输入所述图像增强网络，得到每一层所述金字塔特征在所述图像增强网络的融合图像特征，根据所述融合图像特征得到增强眼底图像序列；通过所述增强眼底图像序列构建第一损失函数；计算所述每一层所述金字塔特征在所述图像增强网络的融合图像特征的池化特征，并根据所述池化特征构建第二损失函数； 通过所述第一损失函数和所述第二损失函数计算得到最终损失函数，并通过所述最终损失函数的结果监督所述图像增强网络学习直至收敛，得到最终图像增强网络；所述最终图像增强网络用于对低质量眼底图像进行图像增强； 通过如下公式得到所述融合图像特征： 其中，表示图像增强网络输出的第l+1层融合图像特征中的第k个图像的融合图像特征，Conv·表示卷积操作，[·]表示特征拼接操作，表示第l+1层金字塔特征中的第k个图像的金字塔特征，表示图像增强网络输出的第l层融合图像特征的第k个图像的融合图像特征，且 所述第一损失函数为： 其中，LN表示第一损失函数，K表示低质量眼底图像序列中低质量眼底图像的数量，I表示高质量眼底图像，表示第k张低质量眼底图像增强后得到的增强眼底图像； 通过每层所述金字塔特征对应的池化特征均值构建第二损失函数的公式包括： 其中，LC表示第二损失函数，表示第l层融合图像特征的一致性约束损失，表示 经过空间金字塔池化后的池化特征，表示低质量图像序列在第l层的融合图像特征的池 化特征均值，L表示拉普拉斯金字塔特征的总数。

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