[发明专利]基于改进FCM算法的紫色土图像自适应分割提取方法

权利要求书

1.一种基于改进FCM算法的紫色土图像自适应分割提取方法，其特征在于：包括步骤：

S1：利用改进FCM算法对包含有紫色土区域的原始图像进行初始分割，得到初始分割后的二值图像Ⅰ；

S2：获取二值图像Ⅰ中面积最大的紫色土连通域，得到二值图像Ⅱ；

所述步骤S2具体包括：

S21：初始化大小为M×N的全零二值矩阵imgC和全零二值矩阵hole，初始化空栈stack1；

S22：将更新后的矩阵B中的中心点压入栈stack1；

S23：从栈stack1中出栈一个元素作为当前遍历像素；

S24：在矩阵B中获取当前遍历像素的任一未遍历的相邻像素Ⅰ，所述相邻像素Ⅰ为当前遍历像素的四通邻域点；

S25：判断该相邻像素Ⅰ在矩阵B中的值是否为1，若为1，则将该相邻像素的坐标位置压入栈stack1，并将二值矩阵imgC中与相邻像素Ⅰ对应位置的元素置1；若为0，将矩阵hole对应位置的值置1；

S26：重复步骤S25，直到当前遍历超像素的所有相邻超像素全部被遍历；

S27：重复步骤S23至S26，直到stack1为空栈，得到更新后的二值矩阵imgC，即二值图像Ⅱ，同时得到更新后的矩阵hole；

S3：填充二值图像Ⅱ中的空洞，得到二值图像III；

所述步骤S3具体包括：

S31：判断矩阵hole边界是否存在值为1的点，如果存在则将hole所有边界点的值置1；其中，所述矩阵hole边界是指矩阵hole的第1行、第1列、第M行和第N列元素；

S32：初始化空栈stack2；

S33：按照预设的遍历顺序对矩阵hole中的元素进行遍历，将第一个为1、的元素坐标位置压入栈stack2中；

S34：从栈stack2中出栈一个元素作为当前遍历像素；

S35：获取当前遍历像素的任一未遍历的相邻像素Ⅱ，所述相邻像素Ⅱ为当前遍历像素的八通邻域点；

S36：判断该相邻像素Ⅱ在矩阵hole中的值是否为1，若为1，则将该相邻像素的坐标位置压入栈stack2，并将二值矩阵hole中与相邻像素Ⅱ位置对应的元素置0；

S37：重复步骤S35至S36，直到当前遍历超像素的所有相邻超像素全部被遍历后，进入步骤S38；

S38：重复步骤S34至S37，直到栈stack2为空栈；

S39：初始化空栈stack3，将矩阵hole中值为1的所有元素坐标位置压入栈stack3中；

S310：从栈stack3中出栈一个元素作为当前遍历像素；

S311：获取当前遍历像素的任一未遍历的相邻像素Ⅱ；

S312：判断相邻像素Ⅱ在矩阵imgC中对应位置的值是否为0，若为0，则将该相邻像素Ⅱ的坐标位置压入栈stack3，并将矩阵imgC中对应位置的元素置1；若否，则不处理；

S313：重复步骤S312，直到当前遍历超像素的所有相邻超像素Ⅱ全部被遍历后，进入步骤S314；

S314：重复步骤S310至S313，直到stack3为空栈，得到去除空洞后的二值矩阵imgC，即二值图像III；

S4：求二值图像III与原始图像的哈达玛积，得到只包含有紫色土图像的分割图像。