基于自适应密度峰值聚类的紫色土图像分割提取方法

    公开(公告)号:CN110827306A

    公开(公告)日:2020-02-21

    申请号:CN201910991121.X

    申请日:2019-10-18

    Abstract: 本发明提供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,所述方法包括以下步骤: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。本申请可将紫色土区域图像从背景中准确、完整分割出来,且在分割过程实现紫色土的自适应的分割,具有分割速度快、准确、完整的有益技术效果。

    基于自适应密度峰值聚类的紫色土图像分割提取方法

    公开(公告)号:CN110827306B

    公开(公告)日:2022-06-21

    申请号:CN201910991121.X

    申请日:2019-10-18

    Abstract: 本发明提供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,所述方法包括以下步骤: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。本申请可将紫色土区域图像从背景中准确、完整分割出来,且在分割过程实现紫色土的自适应的分割,具有分割速度快、准确、完整的有益技术效果。

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