[发明专利]基于改进减法直方图的土壤图像阴影检测方法

说明书

本发明提供的一种基于改进减法直方图的土壤图像阴影检测方法，包括以下步骤：S1.确定土壤图像的Brightness特征和Ratio'特征；S2.基于土壤图像的Brightness特征和Ratio'特征确定土壤图像的阴影搜索区间；S3.基于土壤图像的Brightness特征和Ratio'特征确定土壤图像的阴影检测阈值；S4.基于土壤图像的阴影搜索区间以及阴影检测阈值对土壤图像进行阴影检测；能够有效地对土壤图像的阴影和非阴影区域进行准确的识别、分割，从而确保土壤图像阴影的检测精度，而且算法中不存在冗余，有效提高检测效率，并且具有良好的鲁棒性。

技术领域

本发明涉及土壤图像处理领域，尤其涉及一种基于改进减法直方图的土壤图像阴影检测方法。

背景技术

野外自然环境下机器视觉采集土壤图像，由于光照的遮挡以及土壤自身表面凹凸不平，导致图像中土壤区域存在阴影，阴影会对进一步土壤识别产生干扰，因此，检测土壤图像阴影是消除阴影对子图分割及进一步的土种识别影响的必要预处理工作。

在现有的土壤图像阴影检测方法中，比如色度和亮度比的Otsu阴影分割方法、现有的减法直方图阴影分割方法，这些方法不能够准确地对土壤的阴影和非阴影进行区分，检测精度低，而且过程复杂，鲁棒性差。

因此，为了解决上述技术问题，亟需提出一种新的技术手段。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是提供一种基于改进减法直方图的土壤图像阴影检测方法，能够有效地对土壤图像的阴影和非阴影区域进行准确的识别、分割，从而确保土壤图像阴影的检测精度，而且算法中不存在冗余，有效提高检测效率，并且具有良好的鲁棒性。

本发明提供的一种基于改进减法直方图的土壤图像阴影检测方法，包括以下步骤：

S1.确定土壤图像的Brightness特征和Ratio特征：

对Ratio特征进行拉伸重构处理，得到Ratio'特征：

其中，α为拉伸因子且α∈[2,3]，Red(i,j)，Green(i,j)，Blue(i,j)分别表示土壤图像第i行和第j列像素RGB三通道灰度值，N表示通道数且N＝3；

S2.基于土壤图像的Brightness特征和Ratio'特征确定土壤图像的阴影搜索区间；

S3.基于土壤图像的Brightness特征和Ratio'特征确定土壤图像的阴影检测阈值；

S4.基于土壤图像的阴影搜索区间以及阴影检测阈值对土壤图像进行阴影检测。

进一步，步骤S2中，确定土壤图像的阴影搜索区间具体包括：

S21.将土壤图像的Brightness特征和Ratio'特征分别进行64等分处理形成直方图B₀和直方图R'₀，对直方图B₀和直方图R'₀进行高斯平滑处理形成直方图B和直方图R'；

S22.计算直方图B和直方图R'的相邻频数比r_Hist(i)：

其中，Hist(i)，Hist(i+1)分别表示直方图在i和i+1位置的频数；

S23.对相邻频数比r_Hist(i)进行平滑处理；

S24.确定平滑处理后的相邻频数比r_Hist(i)直方图的波谷向量：