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龙图腾网恭喜湖北省农业科学院农业质量标准与检测技术研究所申请的专利茶树叶片图像提取方法、装置、设备及存储介质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：CN114299097B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202111678692.1，技术领域涉及：G06T7/13；该发明授权茶树叶片图像提取方法、装置、设备及存储介质是由李葳;姚晶晶;易甜;崔文文;王小飞设计研发完成，并于2021-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本茶树叶片图像提取方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明属于图像处理技术领域，尤其涉及一种茶树叶片图像提取方法、装置、设备及存储介质。本发明的茶树叶片图像提取方法包括以下步骤：S1：获取包含有叶片的茶树彩色图像作为原始图像；S2：获取参考叶片的相关参数；S3：对茶树的原始图像做预处理后得到叶片和树干的二值化图像；S4：根据所述树干与所述叶片之间的生长位置关系，将树干的二值图像和叶片的二值化图像进行特征比对提取出叶片初步轮廓图像；S5：根据所述叶片初步轮廓图像和所述参考叶片的相关参数提取出完整的叶片图像。本发明可以够准确提取出叶片图像，排除图像中的背景干扰。

本发明授权茶树叶片图像提取方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.茶树叶片图像提取方法，其特征在于，所述方法包括：S1：获取包含有叶片的茶树彩色图像作为原始图像；S2：获取参考叶片的相关参数；S3：对茶树的原始图像做预处理后得到叶片和树干的二值化图像；S4：根据所述树干与所述叶片之间的生长位置关系，将树干的二值图像和叶片的二值化图像进行特征比对提取出叶片初步轮廓图像；S5：根据所述叶片初步轮廓图像和所述参考叶片的相关参数提取出完整的叶片图像；所述S3：对茶树的原始图像做预处理后得到关于叶片和树干的二值化图像包括以下步骤：S31：对所述原始图像做归一化处理得到第一中间图像；S32：采用RGB通道中的G通道对第一中间图像进行灰度处理，得到灰度图像；S33：对灰度图像做局部二值化处理得到叶片和树干的二值化图像；所述S33：对灰度图像做局部二值化处理得到叶片和树干的二值化图像包括以下步骤：S331：以树干和叶片为检测目标对灰度图像进行目标检测得到将树干和叶片的包含在内的框体；S332：对位于所述框体中的图像进行二值化处理，将所述树干对应的像素值转换为1，其余作为背景转换为0，得到树干的二值图像化作为第二中间图像，将所述叶片对应的像素值转换为1，其余作为背景转换为0，得到叶片的二值化图像作为第三中间图像；所述S4：根据所述树干与所述叶片之间的生长位置关系，将树干的二值图像和叶片的二值化图像进行特征比对提取出叶片初步轮廓图像还包括以下步骤：S41：在第二中间图像上和第三中间图像上分别建立平面坐标；S42：对第二中间图像中像素值为1的轮廓进行坐标定位，对第三中间图像中像素值为1的轮廓进行坐标定位；S43：第二中间图像中轮廓的坐标与第三中间图像中轮廓的坐标进行比对，提取出与第二中间图像中轮廓具有相同坐标的第三中间图像中的轮廓。

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湖北省农业科学院农业质量标准与检测技术研究所，其通讯地址为：430070 湖北省武汉市武昌南湖瑶苑三号；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”。