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龙图腾网获悉深圳麦默康医疗科技有限公司申请的专利基于深度学习的纤维内窥镜动态摩尔纹消除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：CN120931518B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202511023948.3，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权基于深度学习的纤维内窥镜动态摩尔纹消除方法是由杨启伟设计研发完成，并于2025-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的纤维内窥镜动态摩尔纹消除方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的纤维内窥镜动态摩尔纹消除方法，方法包括：将获取的检测视频数据输入至预设场景构建模型，构建包含内窥镜模型的检测场景三维模型；将获取的视频帧图像Ai和模拟视频帧图像Bi输入至预设像素点像素值计算模型，确定各像素点的标准像素值；从检测视频数据中提取待处理视频帧图像Aj输入至预设摩尔纹消除模型，计算待处理视频帧图像Aj中待处理像素点m的第一像素差值，确定异常子区域，对异常子区域内的异常像素点进行像素值补偿，根据补偿后的像素值对待处理视频帧图像Aj进行更新。本发明通过深度学习方法能够精准快速识别摩尔纹，并在动态视频帧中有效快速的消除摩尔纹，提高视频图像显示效果。

本发明授权基于深度学习的纤维内窥镜动态摩尔纹消除方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的纤维内窥镜动态摩尔纹消除方法，其特征在于，包括： 获取检测视频数据； 将所述检测视频数据输入至预设场景构建模型进行分析，构建包含内窥镜模型的检测场景三维模型； 从所述检测视频数据中提取视频帧图像Ai，通过检测场景三维模型获取所述视频帧图像Ai相对应的模拟视频帧图像Bi； 将所述视频帧图像Ai和所述模拟视频帧图像Bi输入至预设像素点像素值计算模型进行分析，确定各像素点的标准像素值； 从所述检测视频数据中提取待处理视频帧图像Aj，将所述待处理视频帧图像Aj输入至预设摩尔纹消除模型，计算所述待处理视频帧图像Aj中待处理像素点m的第一像素差值，根据所述第一像素差值确定存在摩尔纹的影响的异常子区域，对所述异常子区域内的异常像素点进行像素值补偿，根据补偿后的像素值对所述待处理视频帧图像Aj进行更新； 所述将所述检测视频数据输入至预设场景构建模型进行分析，构建包含内窥镜模型的检测场景三维模型，包括： 根据所述检测视频数据进行分析，确定检测场景； 根据所述检测场景从数据库中调取相对应的样本三维模型，确定检测场景三维模型； 在所述检测场景三维模型中生成内窥镜模型； 所述从所述检测视频数据中提取视频帧图像Ai，通过检测场景三维模型获取所述视频帧图像Ai相对应的模拟视频帧图像Bi，包括： 根据所述视频帧图像Ai对所述检测场景三维模型进行更新； 根据所述视频帧图像Ai确定所述内窥镜模型在检测场景三维模型中的位置状态，确定视频帧图像Ai中各像素点在所述检测场景三维模型中的三维坐标； 将各像素点的显示坐标与相对应的三维坐标进行绑定； 根据所述内窥镜模型在检测场景三维模型中的位置状态获取所述视频帧图像Ai对应的模拟视频帧图像Bi。

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