植物叶片识别相关专利综述

植物识别相关专利综述

在植物图像计算机识别方面的相关研究已有多年，相关专利并不多，下面总结出6个与本次研究相关性较大的进行综述。

1.发明名称：基于多光谱的植物叶片数字信息采集与自动识别系统及其识别方法

该发明提出一种基于多光谱的植物叶片数字信息采集系统及其识别方法，系统中ＣＣＤ摄像机内嵌在植物叶片数字信息采集仪的正上方，ＣＣＤ摄像机四周安装有红、绿、蓝三基色微型发光光源和三基色灯泡；植物叶片数字信息采集仪中间由凹槽轨道固定一块用来承载植物叶片的透明玻璃，透明玻璃上固定有用来减少反射的哑光玻璃。该发明的方法是ＣＣＤ摄像机将采集到的植物叶片信息通过ＵＳＢ数据线传输到信息处理器，对传输过来的植物叶片进行识别分类归档到数据库，存储到扩展ＳＤ卡存储器。通过ＧＰＲＳ网络把植物叶片图像信息传输到互联网上的远程服务器上，方便用户访问。

其主权利要求：

（1）其系统结构：包括基于多光谱的植物叶片数字信息采集仪和处理植物叶片信息的信息处理器的具体结构。

（2）其识别的方法：在植物叶片数字信息采集仪中的透明玻璃与哑光玻璃之间放置叶片。

2.发明名称：一种平面叶片面积无损测量系统及其方法

该发明涉及平面面积测量技术领域，特别是一种使用单幅图像，进行平面叶片面积无损测量的系统及其方法。系统包括：图像采集单元，图像校正单元，叶片图像分割单元，叶片面积计算单元。方法包括：通过图像采集单元得到附着在标定板上的平面叶片图像；图像校正单元根据图像和标定板上的同名点，计算出图像上的像素和实际物体的射影对应关系，并且对图像进行正射校正；叶片图像分割单元将叶片的图像从背景中分离出来；叶片面积计算单元根据射影对应关系，计算出正射校正后的叶片图像的面积。

主权利要求：

（1）其系统结构和结果中各功能的实现方法。

（2）无损叶片测量方法和步骤。

（3）计算叶片面积时采用三种不同方法及其组合以便得到准确结果。

（4）对RGB 、HIS和多边形的分割方法。

3.发明名称：植物叶片参数测量仪

该发明系一种植物叶片参数测量仪。其结构为单片机分别与A/D转换器、存储器、时钟芯片、显示屏、串行接口电路和键盘电路连接；电感式位移传感器信号转换电路的一端与A/D转换器连接,另一端与电感式位移传感器信号输出端连接；温湿度传感器与单片机相连；PC上位机采用VB语言编写,使用串行口与下位机通信。电感式位移传感器固定在夹具上,传感器测头与夹具的可动定位杆之间放置叶片,电感式位移传感器输出的反映叶片厚度及变化量的交流信号经转换、处理后转变成对应的位移量大小,同时温湿度传感反映测量环境温度。

主权利要求：

（1）其系统结构和使用的具体单片机等部件的型号。

4.发明名称：一种分析树木年轮微密度图像的方法

该发明系一种分析树木年轮微密度图像的方法属电子信息领域，具体来说是一种采集并分析树木年轮微密度的图像方法。其分析对象是反射光或透射光图像。发明建立通用高精度的树木年轮图像处理技术及应用平台，采用自适应滤波、直方图均衡技术、数学形态学和差影法理论对树木年轮图像进行处理，以消除噪声、增强图像亮度、矫正背景误差。可以分析Ｘ射线图像、扫描图像、数字照相机等图像，不仅可以测定年轮密度，还可测定年轮宽度，并且在测定的同时还可直观地进行交叉定年。

主权利要求：

（1）系统流程：包括了图像读写、图像处理、密度标定、数据保存、图表显示、打印六个流程。

（2）图像读写时，若导入的树木年轮反射光或透射光图像背景均匀一致，采用“数学形态法矫正”，若干背景不均匀，采用“减影矫正法矫正”。

（3）除噪声和背景亮度不均匀的方法采用了：自适应滤波、直方图均衡、数学形态法和差影法理论。这些方法的具体实现。

（4）其密度标定法的实现。

5.发明名称：基于颜色特征的植物根系图像分割方法

该发明属于植物生理学和智能信息处理技术领域，该方法用于将根系作为一个整体区域从背景中分割出来，从而能够识别根系并测定其几何参数。它是根据获取的根系图像的特点，采用ＨＳＶ颜色模型。对于背景设置成单色的根系图像，背景区域和根系区域在Ｈ值有明显的区别，根据这个区别设定恰当双阈值，可以分割出根系区域和背景区域并将根系从背景中分割出来。

主权利要求：

对于背景设置成在ＨＳＶ彩色空间中，拍摄根系时采用蓝色纸板作为背景，背景区域和根系区域在Ｈ值有明显的区别，采用双阈值进行分割，及其具体步骤。

6.发明名称：基于多光谱图像处理的水稻稻叶瘟病检测分级方法

该发明利用可见/近红外多光谱摄像机实时采集绿光波段，红光波段，近红外波段三个波段通道的单色灰度图像，然后使用Matlab软件，通过图象处理方法编写应用软件，进行图像处理。包括背景及噪声、干扰等的消除和作物病斑信息的识别分析，实现植物是否发病及病斑位置和分级的准确快速处理。每张图片的病害识别时间仅为数秒。

主权利要求：

利用多光谱图像检测平台采集水稻的绿光波段，红光波段，近红外波段三个通道的冠层灰度图像信息，采用Matlab软件实现稻叶瘟检测的多光谱图像处理算法，其Matlab处理的五个步骤也是其保护的范围。