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龙图腾网获悉河海大学申请的专利一种基于图像处理的玉米叶片卷曲度的计算方法及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：CN120976293B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202511071492.8，技术领域涉及：G06T7/60；该发明授权一种基于图像处理的玉米叶片卷曲度的计算方法及系统是由秦姗姗;缴锡云;杨程高歌;刘凯华;顾哲;张雪莲设计研发完成，并于2025-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像处理的玉米叶片卷曲度的计算方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图像处理的玉米叶片卷曲度的计算方法及系统，利用多位置定点采集玉米叶片的图像数据；根据所述图像数据，提取多视角的玉米叶片特征，设置点云的叶片三维图像重建；基于最小有向包围盒算法，将叶片三维图像与最小有效包围盒重叠，获取第一几何数据；提取所述第一几何数据，计算玉米叶片卷曲度和投影面积比，判断叶片健康状态；基于玉米叶片卷曲度，构建曲率热力图并基于时间序列，生成动态卷曲过程模型，捕捉形变速率并生成动态模型，为智慧农业提供了从数据采集到精准干预的有效方法。

本发明授权一种基于图像处理的玉米叶片卷曲度的计算方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图像处理的玉米叶片卷曲度的计算方法，其特征在于，包括： 步骤S1，多位置定点采集玉米叶片的图像数据； 步骤S2，根据所述图像数据，提取多视角的玉米叶片特征，设置点云的叶片三维图像重建； 步骤S3，基于最小有向包围盒算法，将叶片三维图像与最小有效包围盒重叠，获取第一几何数据； 步骤S4，提取所述第一几何数据，计算玉米叶片卷曲度和投影面积比，判断叶片健康状态； 步骤S5，基于玉米叶片卷曲度，构建曲率热力图； 步骤S6，基于时间序列，生成动态卷曲过程模型； 步骤S2具体包括： 步骤S21，使用SIFT尺度不变特征变换算法，对所述图像数据进行局部特征提取，检测叶片表面的关键特征点，在所述图像数据的单位样本图像中，对所述关键特征点进行位置标注，所述关键特征点包括叶脉交叉点、边缘曲率极值点； 步骤S22，采用欧式距离辅助技术，对所述图像数据进行点云背景分割和点云离群去除，保留完整的叶片边缘信息； 步骤S23，随机提取所述图像数据的两个样本图像，图像数据I，，利用叶脉交叉点的位置，分别将两个样本图像中标注的关键特征点进行位置覆盖重叠，获得高维立体的叶片三维图像重建； 步骤S3具体包括： 将叶片三维图像中的关键特征点投影到立体模型x,y,z中，所述立体模型的z轴为叶片的长，x轴为叶片的宽，y轴为叶片垂直放置的立体厚度，记录立体模型中投影节点在三个维度的最小值和最大值，获得六个最值点，所述六个最值点包括叶片宽度最小值，叶片宽度最大值，叶片长度最小值、叶片长度最大值，叶片立体厚度最小值，叶片立体厚度最大值，根据六个最值点计算叶片的最小包围盒的长L，宽W，高H，所述最小包围盒的长宽高计算表达式为： -； -； -； 将叶片三维图像的每个样本叶片按照最小包围盒的计算方法，提取获得最小包围盒的长、宽、高和体积，并保存为第一几何数据； 步骤S4具体包括： 根据叶片点云的位置建立三角网格，将三角网格空间划分为0.1立方毫米的立方体网格，根据叶片点云状态将所述最小包围盒与所述三角网格重叠； 利用convexHull算法计算叶片点云的凸包体积，提取所述第一几何数据的最小包围盒的体积，基于最小有向包围盒计算叶片卷曲度，所述叶片卷曲度的计算表达式为： ； 使用Teasar算法提取叶片的叶脉中心线，并通过最小二乘法直线拟合获得主脉方向向量角，根据最小包围盒的最短轴方向投射平行光线，获得投射平行光线与三角网格的交点，统计所有被光线击中的叶片在三角网格上投影的有效面积和，所述有效面积和包括实际表面积和投影面积，计算实际表面积和投影面积的面积比，根据健康状态评估矩阵，将所述叶片卷曲度、面积比和主脉方向向量角按照设定阈值范围区分获得玉米叶片健康状态； 根据三维的三角网格和叶片卷曲度，通过二次曲面拟合获得平均曲率H，并利用曲率滤波剔除异常值，将所述平均曲率按照曲率设定范围区分形态特征，并渲染对应的颜色； 步骤S6具体包括： 根据同一样本的玉米叶片，按照时间序列配准，获得相邻时间点的叶片关键特征点的变化率，并计算叶片顶点的位移速度，根据所述变化率和位移速度，动态展示卷曲演变的可视化图像，生成动态卷曲过程模型。

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