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！

龙图腾网获悉江苏省产品质量监督检验研究院申请的专利基于改进MSRCR与随机森林的试纸变色定量识别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：CN119274001B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202411788918.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于改进MSRCR与随机森林的试纸变色定量识别方法是由鲍振宇;卢光钰设计研发完成，并于2024-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进MSRCR与随机森林的试纸变色定量识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进MSRCR与随机森林的试纸变色定量识别方法，其是先由相机采集不同状态的试纸照片作为目标图像，再利用改进的MSRCR算法自适应增强图像，提高识别稳定性，最后利用随机森林算法则通过集成多棵决策树，对试纸变色程度进行了准确测试。本发明通过引入机器视觉技术，将改进MSRCR算法与随机森林结合，实现了试纸变色识别的自动化，显著提高了检验工作的效率，有效解决了传统方法中检验效率低、主观性强以及数据利用不充分的问题。实验结果表明，该方法在对比度、信息熵和峰值信噪比等评价指标上均优于传统方法，且随机森林模型在测试试纸变色程度时表现出色，误差小。

本发明授权基于改进MSRCR与随机森林的试纸变色定量识别方法在权利要求书中公布了：1.基于改进MSRCR与随机森林的试纸变色定量识别方法，其特征在于，其包括以下步骤：S1、由相机采集不同状态的试纸照片作为目标图像，不同状态的试纸照片包括不同光照强度、不同变色状态、不同变色面积的试纸照片以及同一试纸在不同位置不同角度拍摄的照片；S2、通过改进的多尺度自适应增益MSRCR对每张目标图像均进行增强与归一化处理，具体步骤为：S2.1、通过SSR算法增强图像中的边缘信息，除去原始图像中的低频照射部分，留下原始图像所对应的高频分量：由于入射光照射在反射物体上，通过反射物体的反射，形成反射光进入人眼，最后形成的图像表示为如下公式： 1公式（1）中，Rx,y表示物体的反射性质，即图像内在属性；Lx,y表示入射光图像，原始图像为Sx,y，反射图像为Rx,y，亮度图像为Lx,y，得到公式2： 2公式（2）中，Fx,y是中心环绕函数，与Sx,y进行卷积运算，表示为： 3公式（3）中，E为高斯环绕尺度，为尺度，其取值需满足： 4S2.2、在SSR算法的基础上，增加高斯中心环绕函数，发展为多尺度MSR算法，其公式为： 5公式（5）中，K是高斯中心环绕函数的个数，表示高斯中心环绕函数对应的尺度参数，0＜＜1，且++……+=1；S2.3、在MSR的基础上，加入了色彩恢复因子C来调节由于图像局部区域对比度增强而导致颜色失真的缺陷，其公式为： 6 7 8其中，表示第个通道的色彩恢复因子，用来调节RGB彩色通道中3个通道的颜色比例；表示第个通道的图像；f表示颜色空间的映射函数；β是增益常数；α是受控制的非线性强度；S2.4、自适应色彩恢复因子改进MSRCR的算法，假设表示第个通道的图像，=R,G,B，设计如下自适应色彩恢复因子C，其步骤为：步骤S2.4.1、使用Sobel算子计算图像在x和y方向上的梯度和，计算梯度幅值： 9步骤S2.4.2、定义一个与梯度幅值Gx,y相关的函数fGx,y，并用该函数重新定义自适应色彩恢复因子C，C表示为： 10其中，公式（10）的exp部分是一个高斯函数，用于根据梯度幅值Gx,y调整色彩恢复因子；和分别是梯度幅值Gx,y的均值和标准差；公式（10）的后半部分为对比度增强部分，用于根据局部对比度增强色彩恢复因子，Lx,y是图像的局部亮度分量；和分别是局部亮度Lx,y的均值和标准差；步骤S2.4.3、用公式（10）新的自适应色彩恢复因子C代替公式（7）作为MSRCR的新色彩因子，计算图像的拉普拉斯算子Laplacian，得到高频成分，对高频成分进行增强，再将增强后的高频成分加回原图像中，进行锐化强度调整，以增加图像的清晰度；S3、对增强后的图像基于欧几里得距离与大津二分法完成试纸定位与目标区域分割，具体步骤为：在大场景图像中自动定位目标试纸区域：在图像中遍历各点像素（R,G,B）分别与纯红色点（255,0,0）与纯黄色点（255,255,0）的欧几里得距离，试纸像素颜色的欧几里得距离与周围环境像素的欧几里得距离都有显著不同，因此对这些像素点对应的欧几里得距离运用大津最大类间方差法进行二分类，取其小者为目标像素点；并在目标像素点中继续运用大津法进行二分类，细致分出变色红色区域与黄色区域；然后，继续遍历这些像素点的互相之间的欧几里得坐标距离，将同一张试纸上相互距离最近的聚类为一群；最后用一个最小内包正交矩形实现对目标区域的框选，框选区域即为试纸定位区域；S4、使用RGB颜色空间的欧几里得距离分析试纸定位区域中像素点颜色从黄色渐变到红色的程度，定义RGB颜色空间欧几里得距离为： 15 ,分别为颜色A的RGB值；,分别为颜色B的RGB值；根据公式（15）分别对每张目标图像提取以下五个特征：特征一、目标图像距离纯黄色（255,255,0）的平均欧几里得距离Ly；特征二、目标图像距离纯红色（255,0,0）的平均欧几里得距离Lr；特征三、参数P=LyLr；特征四、目标图像距离纯黄色（255,255,0）的最近的欧几里得距离Lymin；特征五、目标图像距离纯红色（255,0,0）的最近的欧几里得距离Lrmin；S5、通过有经验的实验员对步骤S1采集的试纸照片进行变色程度评分，如果试验员认为没有变色，则为0分，如果试纸变色，则按照1~10的程度评分，评分的依据为：实验员目视的颜色变化程度以及目视的变色区域与试纸整体的面积比，颜色变化程度越高、变色区域与试纸整体的面积比越大，则评分值越高；将评分结果target和步骤S4提取的所有特征制作成数据集；S6、随机森林训练和测试：将数据集导入随机森林算法进行训练，利用训练后的随机森林算法对待识别的试纸照片进行变色程度测试识别。

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江苏省产品质量监督检验研究院，其通讯地址为：210001 江苏省南京市秦淮区光华东街5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”。