[发明专利]基于土壤CT图像的孔隙辨识方法及系统

说明书

本发明实施例提供一种基于土壤CT图像的孔隙辨识方法及系统，该方法包括：建立土壤CT图像的灰度‑梯度直方图，并通过筛除、投影、卷积的方式获得灰度直方图，基于灰度直方图的极点数量，确定土壤图像的聚类数目；根据聚类数目对灰度‑梯度直方图进行区域划分，并根据划分结果构造初始隶属度矩阵；基于邻域空间信息构造目标函数，并通过迭代优化完成对土壤CT图像的模糊辨识；对模糊辨识结果进行去模糊化，获得土壤孔隙的辨识结果。本发明实施例通过确定聚类数目、构造初始隶属度矩阵、构造加入空间信息的目标函数和去模糊化处理，对土壤CT图像具有普适性，解决了初始值制约辨识精确度的问题，保证了土壤孔隙辨识的执行效率。

技术领域

本发明实施例涉及图像处理领域，更具体地，涉及一种基于土壤CT图像的孔隙辨识方法及系统。

背景技术

目前，基于土壤CT图像研究者大多采用传统FCM法、快速FCM法来辨识孔隙结构。但由于在传统FCM算法中，所有像素点均参与计算，每次迭代需消耗大量时间，并且其稳定效果和速度极易受初始条件的影响，因此，降低了辨识方法的运算效率。而快速FCM法采用灰度级参与迭代运算，虽极大地提高运算速度，但忽略了细节信息，仍无法准确描述较为复杂的孔隙模糊边界图像(土壤CT图像)的特征。因此，研究一种能在保证孔隙辨识精度的前提下具有较高的执行效率的辨识方法成为亟待解决的问题。

发明内容

为了解决上述问题，本发明实施例提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的基于土壤CT图像的孔隙辨识方法及系统。

根据本发明实施例的第一方面，提供一种基于土壤CT图像的孔隙辨识方法，该方法包括：建立土壤CT图像的灰度-梯度二维直方图，通过将灰度-梯度二维直方图向灰度轴作投影获得一维灰度直方图，基于卷积后灰度直方图的极点数量，确定土壤图像的聚类数目；根据所述聚类数目对所述灰度-梯度二维直方图进行区域划分，并根据划分结果构造初始隶属度矩阵；其中，分区数＝梯度块数*灰度块数，聚类数目≥16时，分区数＝4*4；聚类数目≥11时，分区数＝3*4；聚类数目7时，分区数＝3*3时；聚类数目≤7时，分区数＝2*3；基于所述初始隶属度矩阵及像素点邻域的空间信息构造目标函数，并根据所述目标函数对所述土壤CT图像进行模糊辨识；对模糊辨识结果进行去模糊化处理，获得所述土壤CT图像中的孔隙结构辨识结果。

根据本发明实施例第二方面，提供了一种基于土壤CT图像的孔隙辨识系统，该系统包括：确定模块，用于建立土壤CT图像的灰度-梯度二维直方图，通过将灰度-梯度二维直方图向灰度轴作投影获得一维灰度直方图，基于灰度直方图的极点数量，确定土壤图像的聚类数目；划分模块，用于根据所述聚类数目对所述灰度-梯度二维直方图进行区域划分，并根据划分结果构造初始隶属度矩阵；其中，分区数＝梯度块数*灰度块数，聚类数目≥16时，分区数＝4*4；聚类数目≥11时，分区数＝3*4；聚类数目7时，分区数＝3*3时；聚类数目≤7时，分区数＝2*3；构造模块，用于基于所述初始隶属度矩阵及像素点邻域的空间信息构造目标函数，并根据所述目标函数对所述土壤CT图像进行模糊辨识；辨识模块，用于对模糊辨识结果进行去模糊化处理，获得所述土壤CT图像中的孔隙结构辨识结果。

根据本发明实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时实现如第一方面的各种可能的实现方式中任一种可能的实现方式所提供的基于土壤CT图像的孔隙辨识方法。

根据本发明实施例的第四方面，提供了一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如第一方面的各种可能的实现方式中任一种可能的实现方式所提供的基于土壤CT图像的孔隙辨识方法。

本发明实施例提供的基于土壤CT图像的孔隙辨识方法及系统，通过建立灰度-梯度二维直方图、确定聚类数目、构造初始隶属度矩阵、构造加入空间信息的目标函数和去模糊化处理，从而相比于现有技术对土壤CT图像具有普适性，解决了初始值制约辨识精确度的问题，在保证了土壤孔隙辨识精度的前提下具有较高的执行效率。