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龙图腾网获悉中国农业科学院烟草研究所(中国烟草总公司青州烟草研究所)申请的专利一种烘烤烟叶图像畸变校正增强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：CN120953141B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202511468292.6，技术领域涉及：G06T5/80；该发明授权一种烘烤烟叶图像畸变校正增强方法是由代英鹏;李浩冉;刘建永;王絮;徐秀红;刘瑞设计研发完成，并于2025-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种烘烤烟叶图像畸变校正增强方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种烘烤烟叶图像畸变校正增强方法，属于烘烤烟技术领域，本发明通过对获取的烘烤烟叶图像进行畸变分割点检测，利用基于泊松方程的光照均匀化算法识别由烟叶表面不平整导致的光照变化区域，然后构建畸变跳跃点矩阵来标记相邻区域间由阴影和反光造成的灰度突变位置，接着采用拉普拉斯金字塔图像融合算法对多尺度图像特征进行分解和重构，通过设计的融合规则消除表面起伏产生的光学干扰，当准确度达到设定范围时完成处理，否则重新进行校正优化，解决了现有技术中由于烟叶不平整导致图像采集时产生阴影和反光、影响图像质量和后续分析准确性的技术问题。

本发明授权一种烘烤烟叶图像畸变校正增强方法在权利要求书中公布了：1.一种烘烤烟叶图像畸变校正增强方法，其特征在于，包括对获取的烘烤烟叶图像进行畸变分割点检测，利用基于泊松方程的光照均匀化算法计算图像梯度场，通过有限差分法求解泊松方程获得均匀化光照分布，识别光照变化超过光照阈值的区域并标记为畸变分割点；基于畸变分割点构建畸变跳跃点矩阵，对相邻畸变分割点之间的灰度差值进行统计分析，当灰度差值超过跳跃阈值时将所述点标记为畸变跳跃点，形成畸变跳跃点矩阵；通过拉普拉斯金字塔图像融合算法处理多曝光烟叶图像，将各输入图像分解为不同尺度的拉普拉斯金字塔，基于局部对比度和梯度幅值设计融合规则，重构获得高质量融合图像并提取畸变连续点向量；计算校正误差向量，将融合图像与原始图像进行像素级对比，统计各区域的色差值，当色差值超过误差阈值时记录对应位置的误差信息，构建校正误差向量；建立校正相关性矩阵，分析畸变分割点、畸变跳跃点和畸变连续点向量之间的空间关系和数值关联性，计算各点间的相关系数，形成校正相关性矩阵；根据校正误差向量和校正相关性矩阵动态调整校正参数，当校正误差向量中的误差值超过设定误差阈值时增加光照均匀化处理强度，当校正相关性矩阵中的相关性系数低于标准相关性值时减少融合算法的权重参数；计算校正准确度向量，将校正后的图像与标准烟叶图像进行对比分析，统计颜色均匀度指标，当校正准确度向量中的准确度值达到准确度范围时完成校正处理，否则重新进行校正；其中，校正相关性矩阵的表达式为： ； 式中，表示第种畸变类型与第种畸变类型之间的相关系数；和分别为畸变类型编号，取值为1、2、3，分别对应畸变分割点、畸变跳跃点和畸变连续点，相关系数的计算基于类间方差： ； 式中，为第类和第类之间的协方差；和分别为第类和第类的方差；去除背景后的烟叶图像计算公式为： ； 式中，为去除背景后的烟叶图像；为二值化掩码；为灰度图像，归一化处理公式为： ； 式中，为归一化后的图像；为烟叶区域像素值，即，烟叶区域像素平均值的计算公式为： ； 式中，为烟叶区域像素平均值；为烟叶区域面积，烟叶区域标准差的计算公式为： ； 式中，为烟叶区域标准差，区间内像素数的完整计算公式为： ； 式中，为指示函数，当条件满足时取值为1，否则为0，颜色均匀度的定义公式为： ； 式中，为颜色均匀度，校正准确度向量的表达式为： ； 式中，为纹理保真度；为整体质量评分。

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中国农业科学院烟草研究所(中国烟草总公司青州烟草研究所)，其通讯地址为：266101 山东省青岛市崂山区科苑经四路11号；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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