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龙图腾网恭喜福州大学申请的专利一种基于自适应阈值的木材图像背景去除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：CN116128915B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202310056641.8，技术领域涉及：G06T7/194；该发明授权一种基于自适应阈值的木材图像背景去除方法是由徐哲壮;朱宇航;林烨;艾志杰;郑昆鑫;范玲玲设计研发完成，并于2023-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自适应阈值的木材图像背景去除方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于自适应阈值的木材图像背景去除方法，包括以下步骤：S1、对原始木材图像进行缩放，以获得低倍率木材图像；S2、通过图像滤波和二值化处理生成二值黑白木材图像；S3、对二值黑白木材图像按照行列两个方向分别提取均值向量；S4、采用自适应阈值法求得低倍率木材图像的边界坐标；S5、将边界还原至原始木材图像以截取边界两端的局部图像，并重复步骤S2‑S4获得最终精确的边界坐标信息。该方法有利于提高木材图像背景去除的准确性和可靠性，减少木材图像背景去除的耗时。

本发明授权一种基于自适应阈值的木材图像背景去除方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应阈值的木材图像背景去除方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、对原始木材图像进行缩放，以获得低倍率木材图像；S2、通过图像滤波和二值化处理生成二值黑白木材图像；S3、对二值黑白木材图像按照行列两个方向分别提取均值向量；S4、采用自适应阈值法求得低倍率木材图像的边界坐标；S5、将边界还原至原始木材图像以截取边界两端的局部图像，并重复步骤S2-S4获得最终精确的边界坐标信息；步骤S1中，获得长宽尺寸为H×W的原始木材图像后，设置缩放比例为r，对原始木材图像进行缩放，得到长宽尺寸为的低倍率木材图像；步骤S3中，对二值黑白木材图像按行提取均值向量的实现方法为：对二值黑白木材图像按行求取平均值，以获得长度为的初始均值向量其中vi表示图像中第i行所有像素点的平均值，Ldt表示该向量长度；然后，进行背景值归零，包括以下步骤：S301、将初始均值向量V等分为nV个子向量并求取子向量的平均值Mi，其中i＝1,2,…,nV；求取初始均值向量V的平均值MV；取Mi和MV的最大值作为平均前景值Mfg；S302、分别求取初始均值向量V的前d个元素和后d个元素的平均值得到Mhead和Mend，取Mhead、Mend和MV中的最小值作为平均背景值Mbg；S303、求取扣除值S304、求取均值向量其中pi＝vi-vreduce，i＝1,2,…,Ldt；步骤S4的实现步骤如下：S401、求取自适应阈值，包括以下步骤：1求取初始阈值Tinitial＝kinitial·Mbg-vreduce，其中0＜kinitial＜1；2求取初始均值向量V中元素值大于Tinitial的连续区间，并保留长度大于阈值kallowLdt的区间，其中0＜kallow＜1；3求取所保留区间内所有元素的平均值Mallow，求取所保留区间的总长度与Ldt的比值pallow；求取T0＝γ·pallow+η·1-pallow·MV；4将所保留区间的起始位置和终止位置进行排序，记其最小值为xmin，最大值为xmax；求取初始均值向量V在区间[xmin,xmax]中小于Tinitial的所有元素的平均值Mless；5求取求取6求取自适应阈值其中α为可变参数；S402、求取木材前景的中间位置坐标m；将均值向量P等分为nP个子向量；在每个子向量中随机采样一个元素，若该元素值大于T，则记录其位置信息；将所有的位置信息进行从小到大排序，则其中位数为中间坐标m；S403、求取木材两端的边界位置坐标；求取木材前端的背景长度和后端的背景长度其中则木材前端边界的位置坐标Y1＝L1，后端边界的位置坐标Y2＝M0-L2；S404、求取木材左右边界的位置坐标；通过对步骤S2获得的二值黑白木材图像按列求取平均值，以获得长度为的初始均值向量，并重复步骤S401到S403，获得木材左右边界的位置坐标X1和X2。

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