买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉安徽农业大学申请的专利一种基于多特征指数的玉米雄穗图像双阈值分割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：CN116797622B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202310631142.7，技术领域涉及：G06T7/136；该发明授权一种基于多特征指数的玉米雄穗图像双阈值分割方法是由张锦程;白天一;刘雨杰;陈牧遥;张绍琳;杨洋设计研发完成，并于2023-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多特征指数的玉米雄穗图像双阈值分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多特征指数的玉米雄穗图像双阈值分割方法，涉及玉米雄穗图像双阈值分割技术领域，该玉米雄穗图像双阈值分割方法具体步骤如下：通过特征算子G‑R‑B及OTSU双阈值法，分离出土壤和阴影部分，并增强玉米绿色植株和果穗的对比度；本发明利用颜色特征指数G‑R‑B对原图像进行灰度运算，灰度像素呈现三峰化特性，能够将玉米雄穗、土壤、玉米叶片像素区分，通过双OTSU阈值法得到三峰间的两类阈值；第一个峰谷阈值T1能够剔除土壤阴影部分的影响，其余像素经过颜色特征指数R‑G及Jet映射，提取伪彩色的B通道信息即为包含的玉米雄穗信息，能够避免大田环境下对玉米果穗的识别受到光照和叶片遮盖的影响，有非常好田间的适应性。

本发明授权一种基于多特征指数的玉米雄穗图像双阈值分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多特征指数的玉米雄穗图像双阈值分割方法，其特征在于，该玉米雄穗图像双阈值分割方法具体步骤如下： S1、通过特征算子G‑R‑B及OTSU双阈值法，分离出土壤和阴影部分，并增强玉米绿色植株和果穗的对比度； S2、通过特征算子R‑G及伪彩色处理增强，提取伪彩色图片的B分量，在B通道图像中分离玉米绿色植株和果穗； S3、形态学去除玉米果穗像素聚在一起形成小块和一些孤立噪声像素； 步骤S1中通过所述OTSU双阈值法使类间方差二元函数为单峰函数，具体为： 设图像的灰度值范围为[0,m]，灰度值为的像素数为，总像素数如公式1：   1各灰度值出现的概率如公式2：  2图像的灰度平均值如公式3：  3从随机选取的阈值开始，所有等于或小于值的像素都属于类，大于以及小于等于的像素都属于类，大于的像素都属于类； 假设，，分别为，，出现的概率，，，分别为，，的灰度平均值，如公式4与公式5：  4 5OTSU双阈值公式6如下： 6平均方差代替OTSU中的均值，如公式7： 7遍历所有阈值，，当g，值最大时，对应的，即为最佳双阈值，阈值，将灰度直方图划分为三部分，阈值左侧属于像素类，像素类包含土壤和玉米行间完全阴影部分，以及叶片半阴影部分；阈值与之间属于像素类，包含玉米雄穗部分；阈值右侧属于像素类，包含玉米绿叶部分； 步骤S2中通过所述特征算子R‑G进行灰度处理，得到处理后的灰度像素直方图，灰度像素区分为三部分：灰度像素0即为土壤和玉米行间完全阴影部分，以及叶片半阴影部分，而灰度像素200以上部分为玉米绿色植株部分，其余部分为玉米雄穗部分； 通过所述伪彩色处理对灰度值进行彩色值赋予，提高图像辨别力，实现图像增强；同时对灰度图进行伪彩色处理，得到伪彩色图像B、G、R三分量的像素直方图，根据Jet映射规则，灰度像素直方图与B、G、R三分量像素直方图形成对应； B分量的灰度图，玉米果穗与背景有良好的区分效果，由于G分量有少量非0像素数的点，因此进行二值化时需要去除这些点，二值化图像与Jet模式的对照图相比，消除了一定的叶片向光处影响，但依然大量存在小噪声。

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安徽农业大学，其通讯地址为：230036 安徽省合肥市长江西路130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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。