申请/专利权人：重庆师范大学;重庆市农业技术推广总站

申请日：2021-09-22

公开（公告）日：2024-03-29

公开（公告）号：CN113808144B

主分类号：G06T7/11

分类号：G06T7/11;G06T7/136;G06T7/168;G06V10/762

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.29#授权;2022.11.22#著录事项变更;2022.01.04#实质审查的生效;2021.12.17#公开

摘要：本发明提供的一种基于直方图拟合的密度峰值聚类土壤图像阴影检测方法，通过对聚类数据集的密度进行重构，然后自适应地确定出聚类中心，对于基于非阴影和阴影区之间的数据点的分割阈值进行动态的确定，得到最终的阴影检测结果，能够有效避免原始聚类算法中聚类数据分配策略的误差传递缺陷，能够有效提高土壤阴影检测的精度，从而确保后续土壤图像处理的准确性。

主权项：1.一种基于直方图拟合的密度峰值聚类土壤图像阴影检测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1.计算土壤图像的每个像素的亮度值，构成土壤图像的亮度矩阵B；S2.统计土壤图像的亮度矩阵B的一维直方图，并根据亮度矩阵的一维直方图确定待聚类数据集X，其中，S3.依据聚类数据集确定土壤图像阴影区域聚类中心Pleft以及土壤图像非阴影区域的聚类中心Pright；S4.计算数据集X的离散二维点集直方图的傅里叶级数逼近Snx，并求取傅里叶级数逼近Snx的一阶导数S'nxj，其中，xj表示第j个聚类数据点，frequencyj表示第j个聚类数据点的频数；S5.在区间[Pleft,Pright]中内搜索直方图中满足S'nxj＝0或S'nxj-10S'nxj0的聚类数据点，将其个数存储到num；S6对num进行判断，如果num＝0，则判定当前土壤图像的全域为阴影或者非阴影；如果num＝1，则令g＝j-r，q＝j+r；如果num≥2，则令g＝minj，q＝maxj；将土壤图像的[1,g]内亮度级点归类于阴影域，将土壤图像的[q,N]内亮度级点归类于非阴影域，将[g,q]内亮度级确定为待分配区域；其中，r＝2％×N，N为数据集X的元素个数；S7.计算阴影检测阈值T，并在[g+1,q-1]范围内按步长为1搜索，将[g+1,T]内的直方图归类于[1,g]，[T+1,q-1]内的直方图归类于[q,N]。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 重庆师范大学;重庆市农业技术推广总站 基于直方图拟合的密度峰值聚类土壤图像阴影检测方法

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