[发明专利]基于半监督离散度的土壤彩色图像阴影检测方法

权利要求书

1.一种基于半监督离散度的土壤彩色图像阴影检测方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1.提取土壤图像的H分量，并对H分量进行平移、拉伸预处理；

S2.基于预处理后的H”分量和I分量确定土壤图像的可分离性测度m，并获取可分离性测度的第一主峰值点m_peak，依据测度直方图以及第二主峰值点m'_peak的分布范围获取可分离性测度的第二主峰值点m'_peak，将可分离性测度的两个峰值点中峰值较小的峰值点赋值给峰值集合m⁽¹⁾_peak，两个峰值点中峰值较大的峰值点赋值给峰值集合m⁽²⁾_peak；

S3.确定比例系数α^(c)以及比例系数β^(c)，并基于比例系数估计可分离性测度m的阴影检测阈值v；

S4.利用两个主峰值和阴影检测阈值v确定标定边界b⁽¹⁾和标定边界b⁽²⁾，基于标定边界，对部分可分离性测度m进行初始标定：

将小于标定边界b⁽¹⁾的可分离性测度m标记为label_i＝1，将大于标定边界b⁽²⁾的可分离性测度m标记为label_i＝2；

S5.以峰值m^(c)_peak与标定边界b^(c)之间已标定的数据作为监督信息，其中，监督信息的范围为[min{m^(c)_peak,b^(c)},max{m^(c)_peak,b^(c)}]，c＝1,2，表示第c个主峰值点；

确定比例系数γ^(c)，确定待聚类可分离性测度m的待检测数据子集subset^(c)，并计算基于监督信息与峰值m^(c)_peak的距离均值参数D^(c)_mean，其中，c＝1,2，表示第c个主峰值点；

S6.计算可分离性测度m的待检测数据子集subset^(c)与阴影和非阴影的离散度Dis^(c)_i，并对subset^(c)的离散度进行排序，将待检测数据子集subset⁽¹⁾中第一类离散度Dis⁽¹⁾_i较小的3/4数据标记label_i＝1，将待检测数据子集subset⁽²⁾中第二类离散度Dis⁽²⁾_i较小的3/4数据标记label_i＝2；

S7.基于步骤S6对待检测子集中数据进行标定后，更新标定边界b^(c)和待检测子集subset^(c)，迭代计算待检测子集中数据的离散度进行数据标定，直到所有被标定数据累计达全图数据的90％为止；

遍历剩余未被标定的可分离性测度m，分别与第一类和第二类进行离散度计算，将其聚类到离散度较低的一类，进行对应的标定，获得label_i＝1土壤阴影标签图像；

步骤S1中，对H分量进行平移、拉伸预处理得到预处理后的H”分量具体包括：

对H分量进行平移，得到H'分量：

将H'直方图双峰外非主要土壤成分的小矿物杂质的离散数据进行重新赋值，对H'分量进行处理：

H”分量通过如下公式获得：

i表示土壤图像的第i个像素，H'_max为H'分量的最大值，H'_min为H'分量的最小值，H”_i为土壤图像的第i个像素的H”分量；

步骤S2中，通过如下方法确定可分离性测度m：

m_i＝(exp(ω_i)-1)/(exp(ω_max)-1)；其中，m_i为土壤图像的第i个像素的可分离性测度，H”_max、H”_min分别表示H”分量的最大值和最小值，I_max、I_min分别表示土壤图像的I分量的最大值和最小值，ω_max为ω_i中的最大值。