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龙图腾网恭喜江苏大学申请的专利三维荧光光谱图像浓度综合纹理特征提取及定性识别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：CN115774003B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18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：202211508536.5，技术领域涉及：G01N21/64；该发明授权三维荧光光谱图像浓度综合纹理特征提取及定性识别方法是由殷秀莲;林剑雄;曹清华;孙伟;未明杰;王宇星设计研发完成，并于2022-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本三维荧光光谱图像浓度综合纹理特征提取及定性识别方法在说明书摘要公布了：本发明属于分析检测领域，公开一种基于光谱图像等高线纹理特征提取及最近邻优化算法的有机物识别方法，具体为一种三维荧光光谱图像浓度系列变化综合特征提取和有机污染物类别快速判别方法。针对不同种类有机污染物荧光光谱图像特征相近易造成误判且样本库遍历比对耗时的情况，提供一种浓度系列综合特征提取和有机污染物类别图像识别方法，对芳烃类有机污染物进行快速高效的定性判别，并可进一步结合浓度系列样本库实现半定量分析。

本发明授权三维荧光光谱图像浓度综合纹理特征提取及定性识别方法在权利要求书中公布了：1.三维荧光光谱图像浓度综合纹理特征提取及定性识别方法，其特征在于，包括以下步骤：1获取单体有机污染物浓度系列样本溶液，分别将荧光探针MOF-74与各浓度样本均匀混合，采集各混合液的三维荧光光谱数据；采用Canny算子进行边缘检测处理，提取图像纹理特征，建立各有机物浓度系列特征图像样本库；2将步骤1得到的样本库中，各单体有机污染物的浓度系列样本特征图像进行线性叠加，得到初步综合纹理特征图像，并统计非0值像素点；3对步骤2得到的初步综合纹理特征图像及非0值像素点数量统计结果进行分析，以1作为阈值，筛除图像中小于等于1的像素点，得到各类别单体有机污染物的综合纹理特征图像；4对未知污染物采用优化最近邻算法进行识别，包括以下子步骤：4.1将步骤3得到的各类别单体有机污染物的综合纹理特征图像读取至数据处理软件的工作区中；4.2将未知污染物溶液的三维荧光光谱数据按照步骤1处理得到三维荧光光谱图像与对应的纹理特征图像；4.3首先将步骤4.2得到的未知污染物纹理特征图像与样本库中各类别单体有机污染物的综合纹理特征图像样本进行对比，采用优化后的最近邻算法，计算整体纹理相似度或多区域权重相似度以判别污染物类别；具体为：先计算整体纹理相似度，如果相似度与其他类别的差值20％，则需要进一步计算多区域权重相似度以提高判别准确度；整体纹理相似度的计算过程具体为：统计未知污染物纹理特征图像的边缘点数量，即该纹理特征图像中的非0值像素点数量，分别将未知污染物纹理特征图像与各种有机污染物的综合纹理图像叠加并计算值为2的像素点数量，两者相除得到整体纹理相似度；多区域权重相似度的计算过程具体为：根据三维荧光光谱图像特征，将未知污染物的纹理特征图像与综合纹理图像分割为多块子图像，分别计算对应子图像的整体纹理相似度，根据多块子图像的重要性分别设置不同的权重，按权重相加得到多区域权重相似度，根据需要选择其中一种相似度计算，经过比较判别得到未知污染物溶液的类别。

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