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龙图腾网获悉北京市西山试验林场管理处申请的专利一种用于植物识别的自然图像处理分析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：CN121074671B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511260433.5，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种用于植物识别的自然图像处理分析方法是由陈鹏飞;许丽;何宝华;张圣亚;郝星耀设计研发完成，并于2025-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于植物识别的自然图像处理分析方法在说明书摘要公布了：本发明涉及植物识别技术领域，具体是一种用于植物识别的自然图像处理分析方法。通过多尺度Retinex算法与可学习权重参数的协同作用，实现了暗区光照的精准补偿，在保留植物主体纹理细节的同时有效抑制噪声干扰，结合非局部均值滤波与方向性卷积核的分步处理机制，既提取高频细节又强化边缘轮廓，解决了传统方法在低光照条件下噪声抑制与细节保留的技术矛盾；基于色卡匹配与颜色分布迁移的校正体系，通过HSV空间分割与直方图相似性度量，克服了人工光源导致的色偏问题，使植物主体颜色特征呈现自然状态。

本发明授权一种用于植物识别的自然图像处理分析方法在权利要求书中公布了：1.一种用于植物识别的自然图像处理分析方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1：获取原始自然图像；通过图像采集设备采集包含植物的原始自然图像，所述原始自然图像包含植物主体及背景，且存在低光照噪声与颜色失真的问题； 步骤S2：对原始自然图像进行预处理；将原始自然图像的分辨率统一缩放至预设尺寸，采用自适应中值滤波去除高频噪声，所述自适应中值滤波的窗口大小根据局部区域的噪声强度动态调整，平衡高频噪声抑制效果与植物主体边缘细节的保留，同时，通过形态学开运算消除图像中的小面积干扰区域，得到预处理后的图像； 步骤S3：对预处理后的图像进行低光照增强；S3.1、计算的灰度直方图，统计暗区像素占比，若暗区像素占比达到预设比例，触发自适应光照补偿：基于多尺度Retinex算法，采用3个不同尺度的高斯核，将图像分解为R、G、B三个颜色通道，对每个通道分别计算高斯尺度下的光照分量；通过可学习的权重参数平衡各尺度的光照贡献，生成光照补偿后的图像，所述权重参数结合植物主体特征动态调整，确保植物区域的光照补偿精度；所述基于多尺度Retinex算法的自适应光照补偿过程中，所述可学习的权重参数α基于植物主体与预存模板的LBP特征相似度动态计算，具体通过以下数学模型实现动态调整： ； 其中，为可学习的权重参数；权重参数调整，根据相似度值调整α，α的取值范围在一定区间内；当相似度值高表明主体特征明确时，α取较大值，增强大尺度光照分量的贡献以提升整体亮度；当相似度值低表明主体特征模糊时，α取较小值，增强小尺度光照分量的贡献以突出局部细节； 为余弦相似度函数，定义为：； 为植物主体的LBP特征向量，为预存的叶片LBP模板向量；表示向量的L2范数； S3.2、对进行纹理细节增强：采用非局部均值滤波提取高频细节，通过边缘保留卷积核强化植物主体的边缘特征，得到低光照增强后的图像； 步骤S4：对低光照增强后的图像进行颜色校正；S4.1、检测图像中的标准色卡区域：通过形态学分割提取颜色均匀且饱和度高于预设阈值的候选区域，对候选区域进行形状分析，筛选出潜在色卡区域；通过颜色一致性检验最终确定标准色卡位置；S4.2、计算颜色偏移量：以色卡标准RGB值为参考，统计色卡区域内各通道的实际RGB像素值的平均值；计算各通道标准值与实际平均值的差值；以各通道偏移量的最大绝对值为基准，将每个通道的偏移量除以该最大绝对值得到比值，并将对角线元素设置为1加上该比值，从而形成颜色校正矩阵，确保颜色映射后的像素值保持在有效范围内；S4.3、非局部颜色迁移：将划分为的局部块，对每个块计算颜色分布直方图，在邻域块中找到相似颜色分布的块，将邻域块的真实颜色分布迁移至当前块，修正颜色偏移，得到颜色校正后的图像； 步骤S5：对颜色校正后的图像进行特征保留与后处理；S5.1、识别植物主体的感兴趣区域ROI：采用预训练的语义分割模型对图像进行初步分割，生成主体掩膜；对掩膜进行形态学闭运算连接主体断裂区域；通过最小外接矩形算法提取主体完整边界，生成最终的ROI区域；S5.2、抑制背景干扰：对非ROI区域进行高斯模糊，降低背景纹理对主体特征的干扰；S5.3、输出最终处理后的图像，所述图像的亮度分布均匀、颜色失真校正且植物主体特征完整保留。

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