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龙图腾网获悉江苏大学申请的专利基于显微偏振图像特征的温室作物气传病害孢子分类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：CN117392671B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202311405814.9，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权基于显微偏振图像特征的温室作物气传病害孢子分类方法是由王亚飞;毛罕平;张晓东;杨宁;张家瑞;高洪燕;王斌;彭海涛设计研发完成，并于2023-10-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于显微偏振图像特征的温室作物气传病害孢子分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于显微偏振图像特征的温室作物气传病害孢子分类方法，应用于气传病害孢子分类识别技术领域，包括：用Stokes矢量法对气传病害孢子的显微偏振图像进行预处理，得到气传病害孢子的偏振度图像和偏振角图像；采用Gabor变换将偏振角图像由空间域转换到频域，提取偏振角图像的纹理特征，并结合偏振度图像的相对光强分布值共同作为神经网络的输入，训练得到气传病害孢子分类模型；输入待测图像至气传病害孢子分类模型，得到分类结果。本发明能够有效减少外界环境光的干扰，并能提高形态相似的病害孢子识别率，有效提高了气传病害孢子的分类识别精度。

本发明授权基于显微偏振图像特征的温室作物气传病害孢子分类方法在权利要求书中公布了：1.基于显微偏振图像特征的温室作物气传病害孢子分类方法，其特征在于，包括： 步骤1：采用Stokes矢量法对气传病害孢子的显微偏振图像进行预处理，得到气传病害孢子的偏振度图像和偏振角图像； 步骤2：采用Gabor变换将所述偏振角图像由空间域转换到频域，提取所述偏振角图像的纹理特征，并结合所述偏振度图像的相对光强分布值共同作为神经网络的输入，训练得到气传病害孢子分类模型； 步骤3：输入待测图像至所述气传病害孢子分类模型，得到分类结果； 步骤1中，采用Stokes矢量法对气传病害孢子的显微偏振图像进行预处理，如下： 其中，S0为入射光的总光场强度；S1为线偏振在0°和90°上的强度差值；S2为线偏振在45°和135°上的强度差值；S3为圆偏振在右旋和左旋上的强度差值； 步骤1中，所述偏振度图像的计算公式，如下： 步骤1中，所述偏振角图像的计算公式，如下： 步骤2中，采用Gabor变换将所述偏振角图像由空间域转换到频域，如下： 其中，v为Gabor滤波的波长；u为Gabor核函数的方向；K为Gabor核函数的总的方向数；σk为高斯窗口的大小； 步骤2中，输入神经网络的所述相对光强分布值，包括：相对光强分布值的最大值、最小值和均值。

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