一种基于超绿指数及超像素的土壤图像分割提取方法技术

本发明专利技术涉及一种基于超绿指数及超像素的土壤图像分割提取方法，首先通过超绿指数，分割去除了土壤图像中最为常见的干扰要素绿色植被；接着通过绿色植被区域作为掩膜与原图像叠加，减少非土壤元素对后续分割的干扰，强化整个算法的稳定性；最后通过对掩膜叠加后的图像进行超像素分割，并基于欧氏距离所对应相似度合并超像素块，分割去除了秸秆、小块阴影等土壤图像中的其他干扰要素；整个设计方案实现了土壤图像中土壤元素的自动、快速分割提取，克服了人工方法从土壤图像中剔除非土壤元素耗时、耗力的缺点。此外，本方法还克服了现有自动分割方法只能提取图像中部分土壤区域、不够精确等缺点，而可以更为精确地提取图像中全部土壤元素区域。

【技术实现步骤摘要】
一种基于超绿指数及超像素的土壤图像分割提取方法
本专利技术涉及一种基于超绿指数及超像素的土壤图像分割提取方法，属于土壤图像处理

技术介绍
野外拍摄的土壤照片是土壤颜色等属性的重要来源，然而拍摄的土壤照片中常包含绿色植物、秸秆等非土壤元素，这些非土壤元素往往呈现面积小、数量多、分布零散的特点，如忽略这些非土壤元素会给土壤颜色等属性的获取带来较大的误差，而采用人工方法从图像中剔除它们往往需要花费大量的时间和精力。因此现有图像中的土壤元素获取，操作效率很低。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是提供一种基于超绿指数及超像素的土壤图像分割提取方法，采用全新维度因素考虑，能够实现自动、快速地分割提取图像中的土壤元素，提高工作效率。本专利技术为了解决上述技术问题采用以下技术方案：本专利技术设计了一种基于超绿指数及超像素的土壤图像分割提取方法，用于提取目标区域图像中的土壤区域，包括执行如下步骤：步骤A.获取目标区域图像中各像素位置的超绿指数，并以各像素位置的超绿指数作为各像素位置的灰度值，获得目标区域图像本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于超绿指数及超像素的土壤图像分割提取方法，用于提取目标区域图像中的土壤区域，其特征在于，包括如下步骤：/n步骤A. 获取目标区域图像中各像素位置的超绿指数，并以各像素位置的超绿指数作为各像素位置的灰度值，获得目标区域图像所对应的超绿指数灰度图像，然后进入步骤B；/n步骤B. 针对超绿指数灰度图像执行二值化处理，更新获得以数值a代表绿色植被区域、数值b代表除绿色植被区域以外其它区域的灰度二值化图像，然后进入步骤C；其中，|a-b|<预设差距阈值；/n步骤C. 基于灰度二值化图像中绿色植被区域、以及除绿色植被区域以外其它区域的不同表示，以绿色植被区域像素值为0，除绿色植被区域以外其...

【技术特征摘要】
1.一种基于超绿指数及超像素的土壤图像分割提取方法，用于提取目标区域图像中的土壤区域，其特征在于，包括如下步骤：
步骤A.获取目标区域图像中各像素位置的超绿指数，并以各像素位置的超绿指数作为各像素位置的灰度值，获得目标区域图像所对应的超绿指数灰度图像，然后进入步骤B；
步骤B.针对超绿指数灰度图像执行二值化处理，更新获得以数值a代表绿色植被区域、数值b代表除绿色植被区域以外其它区域的灰度二值化图像，然后进入步骤C；其中，|a-b|<预设差距阈值；
步骤C.基于灰度二值化图像中绿色植被区域、以及除绿色植被区域以外其它区域的不同表示，以绿色植被区域像素值为0，除绿色植被区域以外其它区域像素值为1，将灰度二值化图像转换为掩膜图像，然后进入步骤D；
步骤D.根据目标区域图像、掩膜图像中各像素位置的像素值，通过目标区域图像与掩膜图像之间的哈达玛积，实现目标区域图像与掩膜图像之间的叠加，获得分割出绿色植被区域的待处理土壤图像，然后进入步骤E；
步骤E.应用超像素分割算法，针对待处理土壤图像进行超像素分割，获得待处理土壤图像中所对应的各个超像素块，并针对各超像素块分别定义彼此不同的标签，然后进入步骤F；
步骤F.分别针对各不同标签，计算获得标签所对应超像素块内部像素分别对应所在色系各基础颜色的均值，构成该标签所对应超像素块的基础颜色均值向量，进而获得各标签所对应超像素块的基础颜色均值向量，然后进入步骤G；
步骤G.根据各标签所对应超像素块的基础颜色均值向量，计算获得两两标签所对应超像素块之间的欧式距离，并判断各欧式距离中是否存在小于预设相似度阈值的欧式距离，是则进入步骤H，否则进入步骤I；
步骤H.选择最小欧式距离所对应的各组两个标签所对应超像素块，分别针对各组两个标签所对应超像素块，由其中一个标签替换另一个标签，实现该组两个标签的统一，然后返回步骤F；
步骤I.计算各不同标签分别所对应超像素块的面积，并选择其中最大面积所对应的各超像素快，即...

【专利技术属性】
技术研发人员：潘恺，潘贤章，
申请(专利权)人：中国科学院南京土壤研究所，
类型：发明
国别省市：江苏;32