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龙图腾网获悉中国科学院长春光学精密机械与物理研究所申请的专利基于高光谱图像的植物叶片自动识别方法和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：CN117274796B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202311103163.8，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于高光谱图像的植物叶片自动识别方法和系统是由孙慈;王金雨;陈佳奇;赵梓彤;王明佳;杨晋;冯树龙;宋楠;王添一设计研发完成，并于2023-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于高光谱图像的植物叶片自动识别方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及高光谱图像处理技术领域，尤其涉及一种基于高光谱图像的植物叶片自动识别方法和系统。方法包括：选择植物叶片高光谱图像数据，计算平均光谱信息X1；读入数据获取形状信息；选取高光谱图像数据中最优的三波长组合构成对比度最高的灰度图像，进行阈值分割处理，得到初步目标识别结果图Q1；根据目标物像素点坐标得到待识别区域Q2；将待识别区域Q2划分为若干小图像块，再次进行阈值分割；将所有小图像块按照原顺序组合，得到识别后图像。优点在于：仅需一幅人参叶片高光谱数据确定图像分块的个数，其余高光谱图像数据中的人参叶片可以自动识别；剔除高光谱图像数据中存在的与植物叶片相近的背景，完成叶片目标识，准确率高。

本发明授权基于高光谱图像的植物叶片自动识别方法和系统在权利要求书中公布了：1.基于高光谱图像的植物叶片自动识别方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、选择一张植物叶片高光谱图像数据，计算该高光谱图像数据的平均光谱信息X1； S2、读入植物叶片高光谱图像数据，并获取叶片高光谱图像数据的形状信息；选取植物叶片高光谱图像数据中最优的三波长组合构成对比度最高的灰度图像I，利用OTSU方法进行阈值分割处理，得到由目标物和背景组成的二值化图像； S3、根据平均光谱信息X1和二值化图像确定目标物与背景，得到初步目标识别结果图Q1； S4、分别获取初步目标识别结果图Q1中宽度方向和长度方向的第一个目标物的像素点坐标和最后一个目标物像素点坐标，得到待识别区域Q2； S5、将待识别区域Q2划分为M×N个图像块，对每个小图像块再次利用OTSU方法进行阈值分割，得到识别后的小图像块； S6、将所有识别后的小图像块按照原顺序组合，得到识别后图像。

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中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，其通讯地址为：130033 吉林省长春市经济技术开发区东南湖大路3888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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