[发明专利]基于自适应密度峰值聚类的紫色土图像分割提取方法

权利要求书

1.一种基于自适应密度峰值聚类的紫色土图像分割提取方法，其特征在于：

包括以下步骤：

S1：对含有紫色土区域的紫色土彩色图像进行可分离性灰度变换，获得灰度图像Ⅰ；

S2：利用自适应密度峰值聚类算法对灰度图像Ⅰ进行初步分割，获得初步分割后的二值图像Ⅱ；

S3：对二值图像Ⅱ进行边界提取处理，获得紫色土壤区域的边界矩阵；

S4：对提取的边界矩阵进行填充，获得二值图像Ⅲ；

S5：求出二值图像Ⅲ与所述含有紫色土区域的彩色图像的哈达玛积，得到只包含有紫色土图像的分割图像；

所述步骤S3中的边界提取包括以下步骤：

S311：对初分割矩阵ImgIniSeg中，搜索边界起点：扫描初分隔矩阵ImgIniSeg，寻找边界起点ImgIniSeg(m,n)，所述边界起点ImgIniSeg(m,n)需同时满足：ImgIniSeg(m,n)＝1且在ImgIniSeg(m,n)的4-领域内，ImgIniSeg(m,n)的右方或下方的点至少有一个的值为1；

S312：搜索整条边界并记录该条边界最小行号m_min与最大行号m_max，以及该条边界最小列号n_min和最大列号n_max；

S313：判断最小行号m_min与最大行号m_max，以及最小列号n_min和最大列号n_max满足其中，m_min表示最小行号，m_max表示最大行号，n_min表示最小列号，n_max表示最大列号，height表示图像的高度，width表示图像的宽度，

若满足，则结束；若不满足，将矩阵ImgIniSeg和ImgBoundary中行号在m_min和m_max之间且列号在号n_min和n_max之间值为1的点置为0，并进入步骤S311；

所述步骤S312中搜索整条边界包括如下步骤：

S3121：新建与矩阵ImgIniSeg大小相同的零矩阵ImgBoundary；

S3122：初始化最小行号m_min与最大行号m_max，以及最小列号n_min和最大列号n_max：

m_min＝m_max＝k＝m，n_min＝n_max＝p＝n，其中，m表示边界起点ImgIniSeg(m,n)的行号，n表示边界起点ImgIniSeg(m,n)的列号，k表示以ImgIniSeg(m,n)为起点的边界的下一个边界点的行号的变量，p为以为起点的边界的下一个边界点的列号的变量；

S3123：初始化提取边界方向，判断边界起点ImgIniSeg(m,n)的4-领域内，ImgIniSeg(m,n)的右方点值是否为1，若是，则设置方向dir＝0，同时p＝p+1,n_max＝p；若否，则设置方向dir＝1，同时k＝l+1,m_max＝k；同时，设置ImgBoundary(k,p)＝1，另记录起点的位置(k',p')和方向dir'，k'＝k,p'＝p,dir'＝dir；

S3124：将S3123中的方向dir的值代入dir＝(dir+3)％4，即计算dir+3的和除以4的余数，当dir＝(dir+3)％4时flag＝0，并进入步骤S3126；否则进入S3125；

S3125：当dir＝0时，若ImgIniSeg(k,p+1)＝1，则flag＝1,p＝p+1，同时，若pn_max，则n_max＝p，进入步骤S3126；否则继续下一行；

当dir＝1时，若ImgIniSeg(k+1,p)＝1，则flag＝1,k＝k+1，同时，若km_max，则m_max＝p，进入步骤S3126；否则继续下一行；

当dir＝2时，若ImgIniSeg(k,p-1)＝1，则flag＝1,p＝p-1，同时，若pn_min，则n_min＝p，进入步骤S3126；否则继续下一行；

当dir＝3时，若ImgIniSeg(k-1,p)＝1，则flag＝1,k＝k-1，同时，若km_min，则m_min＝k，进入步骤S3126；

S3126：若flag＝1，则ImgBoundary(k,p)＝1，进入步骤S3127；若否，则dir＝(dir+1)％4，进入步骤S3124；

S3127：判断条件(k＝k')(p＝p')(dir＝dir')是否满足，若满足，则表示该条边界搜索结束；若否，则进入步骤S311；

所述步骤S4中的提取的边界矩阵进行填充包括如下步骤：

S401：初始化矩阵ImgBoundaryFill，所述矩阵ImgBoundaryFill是与矩阵ImgBoundary大小相同的零矩阵；

S402：从上到下，从左到右的顺序扫描矩阵ImgBoundary，若该点的值为0，且位于该点上方的点的值以及位于该点左方的点的值均不为0，则将该点视为土壤，同时将该点的值置为2；

S403：重复步骤S402，直至矩阵ImgBoundary遍历完成；

S404：从上到下，从左到右的顺序扫描矩阵ImgBoundary，寻找点ImgBoundary(m，n)＝2且紧邻该点的右方或下方的点的值为0的点，将所述ImgBoundary(m，n)置为0，同时，k＝m,p＝n,并将(k,p)压入栈stack；

S405：按右下左上的顺序在矩阵ImgBoundary中搜索一个在点(k,p)的4-邻域内值为2的点，若搜索到新点，则停止下一个方向的搜索，更新(k,p)为新点的位置，ImgBoundary(k,p)＝0，将(k,p)压入栈stack；若未搜索到，从栈中出栈一个元素赋值给(k,p)；

S406：判断(k＝m)(p＝n)是否成立，若成立，则进入步骤S407；若否，则进入步骤S405；

S407：判断m＝height,n＝width是否成立，若成立，将矩阵ImgBoundaryFill中与边界矩阵ImgBoundary中值不为0的点对应位置的点置为1，并结束，获得二值矩阵ImgBoundaryFill，即为二值图像III；若否，则进入步骤S404。