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龙图腾网获悉山东农业大学申请的专利基于动态多尺度加权的GLCM纹理特征提取方法及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：CN121147547B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511659823.X，技术领域涉及：G06V10/54；该发明授权基于动态多尺度加权的GLCM纹理特征提取方法及系统是由毛衍伟;王浩然;董鹏程;张一敏;罗欣;刘昀阁;梁荣蓉;杨啸吟;孙煜坤设计研发完成，并于2025-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态多尺度加权的GLCM纹理特征提取方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于动态多尺度加权的GLCM纹理特征提取方法及系统，涉及图像特征提取技术领域，对输入的图像进行图像预处理与纹理尺度感知；将处理后图像进行像素距离与纹理尺度的精准适配，并根据图像纹理复杂度动态调整灰度共生矩阵GLCM的灰度级，构建动态多尺度GLCM；为动态多尺度GLCM的每个纹理尺度和方向进行权重自适应分配，结合分配权重进行原始特征提取；将提取的原始特征进行加权融合获得融合特征并进行抗噪优化得到标准化纹理特征。采用尺度参数动态调整与特征加权机制，解决传统GLCM对复杂纹理场景适应性差、特征区分度不足的问题，提升纹理特征对测定样品的表征能力以及复杂纹理场景下的特征区分度与鲁棒性。

本发明授权基于动态多尺度加权的GLCM纹理特征提取方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于动态多尺度加权的GLCM纹理特征提取方法，其特征在于，包括： 对输入的图像进行图像预处理与纹理尺度感知实现图像多尺度信息的差异化融合，包括： 双边滤波和小波阈值去噪”组合算法先通过双边滤波保留纹理边缘信息的同时抑制高斯噪声； 再对图像进行小波分解，对高频系数采用改进的指数阈值函数处理，进一步消除椒盐噪声： 其中：为小波高频系数，为自适应阈值，为高频系数总数； 采用自适应灰度拉伸算法通过Otsu阈值分割获取图像前景区域与背景，对所述前景区域进行灰度归一化： 其中：为预处理后图像像素值，分别为前景区域的最小、最大灰度值，为归一化后的灰度图像； 采用多个不同尺寸的Sobel算子，分别计算图像在x、y方向的梯度图、，，并计算各尺度的梯度能量图： 对每个尺度的梯度能量图进行直方图统计，计算梯度能量熵： 其中：为第k尺度梯度能量图的灰度概率分布，为梯度能量分级数； 选取梯度能量熵最大的两个尺度、作为后续GLCM的核心尺度，同时计算两尺度的权重系数、，实现多尺度信息的差异化融合： ； 将处理后图像进行像素距离与纹理尺度的精准适配，并根据图像纹理复杂度动态调整灰度共生矩阵GLCM的灰度级，构建动态多尺度GLCM，包括： 根据所述尺度、计算对应的GLCM像素距离、，实现距离与纹理尺度的精准适配： 根据图像纹理复杂度动态调整GLCM灰度级L； 针对每个最优尺度，按距离、灰度级、方向的参数组合，构建多方向的GLCM：，并进行归一化处理，消除图像亮度差异影响： 其中：为第k尺度、方向下灰度级与的共生次数； 为所述动态多尺度GLCM的每个纹理尺度和方向进行权重自适应分配，结合分配权重进行原始特征提取； 将提取的所述原始特征进行加权融合获得融合特征并进行抗噪优化得到标准化纹理特征。

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山东农业大学，其通讯地址为：271000 山东省泰安市岱宗大街61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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