基于减法直方图算法的土壤图像阴影检测

自然环境下机器视觉采集的土壤图像存在阴影,土壤图像阴影检测将消除或者减弱阴影对后一步的子图分割及土种识别的影响.为了提高土壤图像阴影和非阴影的区分度,实现阴影检测,重构了比率(α?)特征,并通过高斯平滑分别获得亮度(I)和比率(α?)特征直方图的2个主峰值点,缩小分割阈值搜索区间以减少减法直方图求高保留率点(F?)的次数;再引入拉伸因子对2个特征的保留直方图拉伸,增大阴影和非阴影保留率差异,以获取其高保留率点F?;最后,在搜索区间构建亮度(I)和比率(α?)特征的64等份中位点及其对应F?的2条折线的交点,即亮度(I)和比率(α?)特征的F?值相等点,获得交点对应的亮度(I)和比率(α?)特征值为阴影检测阈值,分割土壤图像阴影和非阴影.仿真实验显示:本文算法相较于对比实验具有更好的分割精度,能自适应检测土壤图像阴影,算法是有效的.