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龙图腾网获悉旬邑县气象局申请的专利基于边界样本分位数的葡萄霜霉病自适应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：CN116596879B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202310556807.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于边界样本分位数的葡萄霜霉病自适应识别方法是由高芮;杨涛;武琼设计研发完成，并于2023-05-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于边界样本分位数的葡萄霜霉病自适应识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于边界样本分位数的葡萄霜霉病自适应识别方法，涉及农业病斑识别技术领域，该方法包括：获取葡萄叶片原图像，通过灰度映射方法将所述葡萄叶片原图像映射转化为叶片灰度图；对所述叶片灰度图进行边界识别，获得叶片病斑边界信息；基于样本分位数提取法，确定所述叶片病斑边界信息的病斑阈值；按照所述病斑阈值对所述叶片灰度图的各像素点进行判定，将小于所述病斑阈值的像素点确定为病斑，获得图像病斑识别结果；基于统计学法计算获得所述图像病斑识别结果的病斑比例。本发明解决了现有技术中葡萄霜霉病的病斑识别速度慢，识别精度低的技术问题，达到了提高葡萄霜霉病的病斑识别速度和识别精度的技术效果。

本发明授权基于边界样本分位数的葡萄霜霉病自适应识别方法在权利要求书中公布了：1.基于边界样本分位数的葡萄霜霉病自适应识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取葡萄叶片原图像，通过灰度映射方法将所述葡萄叶片原图像映射转化为叶片灰度图； 对所述叶片灰度图进行边界识别，获得叶片病斑边界信息； 基于样本分位数提取法，确定所述叶片病斑边界信息的病斑阈值； 按照所述病斑阈值对所述叶片灰度图的各像素点进行判定，将小于所述病斑阈值的像素点确定为病斑，获得图像病斑识别结果； 基于统计学法计算获得所述图像病斑识别结果的病斑比例； 所述获得叶片病斑边界信息，包括： 采用高斯滤波器对所述叶片灰度图进行边缘识别，获取叶片边缘识别结果； 通过非极大抑制法对所述叶片边缘识别结果进行优化，获得叶片边缘优化图像； 基于双阈值法对所述叶片边缘优化图像进行筛选，获得所述叶片病斑边界信息； 所述基于样本分位数提取法，确定所述叶片病斑边界信息的病斑阈值，包括： 获取所述叶片病斑边界信息的次序统计量； 设置获得边界样本分位数； 基于所述边界样本分位数对所述次序统计量进行划分提取，确定所述病斑阈值。

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旬邑县气象局，其通讯地址为：711305 陕西省咸阳市旬邑县城关镇育才路东段气象大厦；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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