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龙图腾网获悉苍南县求是中医药创新研究院申请的专利基于图像识别的中药粉末红外分析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：CN120581090B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202511074197.8，技术领域涉及：G16C20/20；该发明授权基于图像识别的中药粉末红外分析方法是由罗英杰;刘雪松;徐腾飞;陈勇;郭贝贝;陈佐设计研发完成，并于2025-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像识别的中药粉末红外分析方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像识别技术领域，具体为基于图像识别的中药粉末红外分析方法，包括以下步骤：对中药粉末红外光谱图像进行频率分离，整合各频率层中用以表征中药粉末颗粒轮廓的边缘强度值，获取多尺度颗粒边缘图集。本发明通过对中药粉末红外光谱图像执行频率分离与颗粒边缘提取操作，将不同频率层中的边缘强度特征进行整合，能够实现对微观结构的多尺度感知，增强对颗粒轮廓边界的精确识别能力；在此基础上，利用局部信息熵与局部对比度的联合统计指标衡量像元邻域的不确定性与变化幅度，提升图像特征的表达稳定性与对比敏感性；进一步将多尺度特征转换为显著性响应图，确保尺度间特征一致性并降低局部干扰噪声的影响。

本发明授权基于图像识别的中药粉末红外分析方法在权利要求书中公布了：1.基于图像识别的中药粉末红外分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 对中药粉末红外光谱图像进行频率分离，整合各频率层中用以表征中药粉末颗粒轮廓的边缘强度值，获取多尺度颗粒边缘图集； 针对所述多尺度颗粒边缘图集中每幅单一尺度边缘图，计算像元邻域的局部信息熵与局部对比度，得到像元统计特征数据，基于所述像元统计特征数据，进行组合运算，生成尺度内显著区域图集； 读取所述尺度内显著区域图集，将各单一尺度显著区域图投影至原始中药粉末红外光谱图像的统一空间坐标，获得对齐空间特征集，基于所述对齐空间特征集，生成融合显著定位图； 分析所述融合显著定位图，设定固定分割阈值，识别高于固定分割阈值的连通像元簇，获得初始候选区域集合，基于所述初始候选区域集合，对照预设区域像素数量下限进行判断筛选，提取并标定中药粉末核心成分区； 所述多尺度颗粒边缘图集的获取步骤为： 读取中药粉末红外光谱图像，对中药粉末红外光谱图像进行频率分离，分离过程采用固定频率划分标准按比例切分频域范围并提取对应频率信息，生成多频率层图像集合； 基于所述多频率层图像集合，提取各频率层图像中显现的中药粉末颗粒边缘区域，对中药粉末颗粒边缘区域进行边缘梯度运算并统计边缘梯度值，将边缘梯度值作为边缘强度数值进行表征，生成中药粉末颗粒边缘强度图集合； 基于所述中药粉末颗粒边缘强度图集合，按照频率层划分标准重新排列边缘强度图并建立多尺度匹配索引，将各频率层边缘强度图融合生成统一结构图集，生成多尺度颗粒边缘图集； 所述融合显著定位图的获取步骤为： 读取所述对齐空间特征集，对每一个尺度内显著区域图中的每个像元位置提取融合响应强度值，遍历所有尺度图像中相同坐标点位的融合响应强度值并标记为多尺度响应样本集合，形成坐标归一下的多尺度融合响应集合； 根据所述多尺度融合响应集合，计算每个像元的复合强度值； 基于所述复合强度值，设置显著性阈值区间上限与下限，筛选高于上限的像元作为显著集中核心点并进行区域扩展，融合在不同尺度中邻近响应区域边界，构建封闭轮廓区域，生成融合显著定位图； 所述初始候选区域集合的获取步骤为： 读取所述融合显著定位图，逐一遍历融合显著定位图中每个像元位置对应的复合强度值，统计融合显著定位图中所有像元位置复合强度值的数值分布情况，计算复合强度值整体分布的中位数作为固定分割阈值，得到固定分割阈值； 根据所述固定分割阈值，遍历融合显著定位图中的全部像元位置，判断每个像元位置处的复合强度值是否超过固定分割阈值，标记超过固定分割阈值的像元位置为有效显著性位置，将所有有效显著性位置合并标记于二值掩膜图像中，生成二值显著掩膜图； 根据所述二值显著掩膜图，对所有有效显著性位置进行像元连通性分析，识别空间上相互邻接且连续分布的有效显著性位置群，绘制连通区域的边界轮廓，形成初始候选区域集合。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人苍南县求是中医药创新研究院，其通讯地址为：325800 浙江省温州市苍南县灵溪镇兴科路366号(苍南县科技企业孵化器综合楼一楼)；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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