(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210737498.4 (22)申请日 2022.06.27 (71)申请人 西京学院 地址 710100 陕西省西安市长安区西京路1 号 (72)发明人 刘哲　于伯旋　任义烽　 (74)专利代理 机构 北京众合诚成知识产权代理 有限公司 1 1246 专利代理师 刘妮 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/11(2017.01) G06V 10/762(2022.01) (54)发明名称 一种基于改进均值漂移算法的小麦病斑快 速检测方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于改进均值漂移算法 的小麦病斑快速检测方法， 包括步骤1， 利用k ‑ means算法把小麦病斑图像区域初步划分为绿色 区域SG和非绿色区域 步骤2， 分别在SG区域 任意选择一个中心点x1， 在 区域任意选择一 个中心点y1， 分别计算两个区域的均 值漂移向量 Mh(x)和Mh(y)； 步骤3， 利用x2＝x1+mh(x)和y2＝y1 +mh(y)更新中心点： 步骤4， 重复步骤2～3， 直至 中心点不再 发生改变； 步骤5， 设经过n步迭代后， 两个区域的中心点稳定在xn和yn， 设xi是小麦病 斑图像中的任意一个像素点， 分别计算xi到两个 中心点的欧式距离， 按照距离相近的原则， 将xi 划分到以距离最近中心点所属区域； 步骤6， 按照 步骤(5)遍历完所有小麦病斑图像中的像素点 后， 完成小麦病斑图像的分割。 本发明实现小麦 病斑区域的快速分割和检测。 权利要求书2页 说明书5页 附图2页 CN 115100152 A 2022.09.23 CN 115100152 A 1.一种基于改进均值漂移算法的小麦病斑快速检测方法， 其特 征在于： 包括如下步骤： 步骤1， 利用k ‑means算法把小麦病斑图像区域初步划分为两个区域， 分别是绿色区域SG 和非绿色区域 步骤2， 分别 在SG区域任意选择一个中心 点x1， 在 区域任意选择一个中心点y1， 分别计 算两个区域的均值漂移向量Mh(x)和Mh(y)； 步骤3， 根据计算得到均值漂移向量， 利用下式(7)更新中心点： x2＝x1+mh(x) y2＝y1+mh(y)    (7) 步骤4， 重复步骤2 ～3， 直至中心点 不再发生改变； 步骤5， 设经过n步迭代后， 两个区域的中心点稳定在xn和yn， 设xi是小麦病斑图像中的 任意一个像素点， 分别 计算xi到两个中心点的欧式距离， 按照距离相近的原则， 将xi划分到 以距离最近中心点所属区域； 步骤6， 按照步骤(5)遍历完所有小麦病斑图像中的像素点后， 完成小麦病斑图像的分 割。 2.根据权利要求1所述的基于改进均值漂移算法的小麦病斑快速检测方法， 其特征在 于： 步骤2中， 两个区域的均值漂移向量的计算方式如下： S1、 任取一个 像素点x作为中心点， 以R为半径， 求均值漂移向量M(x)， SR为以x为中心的半径为R的圆形区域， 表示有效区域， 圆形区域中包含k个样本点， xi为 包含在SR中的像素点； S2、 中心点更新， 对式(1)进行如下变形， 得 均值漂移向量M(x)应该指向概率密度梯度的方向， 将中心点移动到均值漂移向量位 置： xt+1＝xt+Mt    (3) t表示第t步迭代； S3、 在均值漂移向量计算中， 引入高斯核函数 得到引入核函数均值漂移向量Mh(x)， 式中 代表高斯核函数， 可表示如下：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115100152 A 2S4、 引入核函数均值漂移向量后中心点的更新， 再利用式(4)计算得到核函数均 值漂移 向量Mh(x)， 将中心点移动到均值漂移向量处， 得到 t表示第t步迭代。 3.根据权利要求2所述的基于改进均值漂移算法的小麦病斑快速检测方法， 其特征在 于： S2中， 半径长R＝21。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115100152 A 3