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本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种超声心动图的智能检测分割方法，方法包括：获取待分割的超声心动图；分别将超声心动图中每一帧子图像分割为多个目标区域；将相邻帧子图像中属于同一特征区域的所有目标区域划分至同一特征组中，得到多个特征组；确定每一目标区域的增强必要性修正值，提取每一特征组中的待增强区域；确定每一特征组对应的灰度映射范围，对每一特征组中的待增强区域进行图像增强处理，得到增强处理后的超声心动图；将增强处理后的超声心动图输入智能检测分割模型，得到心动图分割结果。本发明提供的方案，提高了超声心动图中各帧子图像的可读性，使增强处理环节更加准确，提高了心动图分割结果的精确性和可靠性。

本发明涉及图像处理技术领域，提出了一种肠镜息肉特征增强方法，包括：通过电子结肠镜获取肠镜图像，对肠镜图像进行预处理获取图像F和灰度图像；根据图像F中的亮度选取图像增强算法的初始滤波边长；对图像F使用边缘检测算法进行处理，获取骨架不平滑指数；对灰度图像使用阈值分割算法进行处理，获取感兴趣区域；对感兴趣区域使用骨架提取算法进行处理，获取感兴趣区域的骨架；根据感兴趣区域的骨架获取息肉特征显著系数；根据息肉特征显著系数选取自适应的滤波边长，根据自适应的滤波边长对肠镜息肉图像进行增强。本发明旨在解决肠镜息肉图像暗淡模糊导致检查结果不易判断、易出现漏检误检的问题。