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龙图腾网获悉西部(重庆)地质科技创新研究院集团有限公司申请的专利一种田间小麦穗部病虫害的智能检测系统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：CN121033032B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202511554775.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种田间小麦穗部病虫害的智能检测系统是由景颖;李红波;张兴伟;高峰;徐清宇;赵德玉;王振红;王光远;王占;刘俊涛;戴行燕;张鼎;张海峰;王功成;林才寿设计研发完成，并于2025-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种田间小麦穗部病虫害的智能检测系统在说明书摘要公布了：本申请涉及图像处理技术领域，具体涉及一种田间小麦穗部病虫害的智能检测系统。该系统包括：图像采集模块：采集田间小麦穗部图像；光照分析模块：基于各像素点的邻域像素块中亮度值分布情况构建其光照影响系数；灰度分析模块：基于邻域像素块内各像素点的邻域内灰度值分布情况确定其特征影响系数；图像增强模块：基于所述特征影响系数及所述光照影响系数对预设的基础衰减参数进行自适应调整，结合非局部均值滤波算法，对小麦穗部图像进行图像增强；病虫害检测模块：通过增强后的图像进行小麦穗部病虫害的检测；去噪时加强了对病虫害区域的细节保留并进行有效去噪，提高后续田间小麦穗部病虫害检测的精准度。

本发明授权一种田间小麦穗部病虫害的智能检测系统在权利要求书中公布了：1.一种田间小麦穗部病虫害的智能检测系统，其特征在于，所述系统包括： 图像采集模块：采集田间小麦穗部图像，获取图像中各像素点灰度值及亮度值； 光照分析模块：通过预设的邻域窗口确定各像素点的邻域像素块；基于各像素点的邻域像素块中亮度值分布情况确定各像素点的邻域像素块的光照影响系数； 灰度分析模块：基于邻域像素块内各像素点的邻域内灰度值分布混乱程度及同灰度值像素点的出现情况确定邻域像素块的特征影响系数； 图像增强模块：基于所述特征影响系数及所述光照影响系数确定各像素点的邻域像素块的综合影响系数；基于目标像素点与其预设的搜索窗口内各待搜索像素点的所述综合影响系数之间的差异，结合预设的基础衰减参数，确定目标像素点搜索窗口内各待搜索像素点对应的自适应衰减参数，结合非局部均值滤波算法，对小麦穗部图像进行图像增强； 病虫害检测模块：通过增强后的图像进行小麦穗部病虫害的检测； 所述光照影响系数的获取过程为： 对各像素点的邻域像素块中像素点亮度值进行区间分布统计，基于统计结果构建各像素点的邻域像素块的光亮特征值； 基于邻域像素块中像素点亮度值均值及所述光亮特征值确定各像素点的邻域像素块的光照影响系数，所述光照影响系数与所述亮度值均值成正相关关系，与所述光亮特征值成负相关关系； 所述特征影响系数的获取过程为： 对于各像素点的邻域像素块中任一像素点c，对像素点c的邻域内像素点灰度值进行区间分布统计，基于统计结果构建像素点c的邻域的灰度特征值；计算邻域像素块中所有像素点邻域的灰度特征值的均值，记为第一均值；将邻域像素块中各像素点邻域的灰度特征值与所述第一均值之间的差异，记为第一差异；获取邻域像素块内像素点c的邻域中同灰度值像素点对的数量； 邻域像素块的特征影响系数与所述第一差异成正相关关系，与所述同灰度值像素点对的数量成负相关关系； 所述光亮特征值的获取过程为： 分别统计各像素点的邻域像素块中亮度值大于等于预设阈值的像素点数量和小于预设阈值的像素点数量，分别记为第一数量和第二数量；将第一数量与第二数量的差值作为各像素点的邻域像素块的光亮特征值； 所述灰度特征值的获取过程为： 分别统计像素点c的邻域内灰度值大于预设阈值的像素点数量和小于预设阈值的像素点数量，分别记为第三数量和第四数量；计算像素点c的邻域内所述第三数量与所述第四数量之间的差值，作为像素点c的邻域的灰度特征值。

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