[发明专利]农田作物无人机影像的阴影检测方法

权利要求书

1.农田作物无人机影像的阴影检测方法，其特征在于：包括以下步骤：首先，将原始RGB图像的三个通道分离，并对各通道灰度值进行组合加权运算，以构造新型灰度图像；其次，对新型灰度图像进行阈值求取与分割，将图像分为阴影区域与非阴影区域，实现阴影区域初步检测，得到二值掩膜图像；最后利用图像形态学运算进行优化，以输出最终阴影检测结果。

2.根据权利要求1所述的农田作物无人机影像的阴影检测方法，其特征在于：构造新型灰度图像的具体过程为：Gray＝|B-G|+|R-G|+k×G，其中，Gray为新型灰度图像；G代表原始RGB影像的绿色波段；B代表原始RGB影像的蓝色波段；R代表影原始RGB影像红色波段；k为参数。

3.根据权利要求2所述的农田作物无人机影像的阴影检测方法，其特征在于：使用最大类间方差法对新型灰度图像进行阈值求取与分割，任意选取一个灰度值作为阈值T，则将灰度图像中所有像素点分成两部分，即非阴影区域与阴影区域，用NS、S分别表示；假设灰度图像有L个灰度级，则非阴影区域的灰度级范围为[1,…,T]，阴影区域的灰度级范围为[T+1,…,L]，非阴影区域与阴影区域出现的概率其中，p_i为新型灰度图像的概率分布，且N为新型灰度图像像素点总数，即N＝{n₁+n₂+…+n_L}；则NS与S的平均灰度级为其中μ_τ为新型灰度图像的平均灰度级，则NS与S的类内方差为进而得类间方差使Q达到最大值的阈值T为最佳阈值，利用最佳阈值对新型灰度图像进行分割得到二值掩膜图像，小于阈值的像素点为黑色，表示阴影区域，大于阈值的部分为白色，表示非阴影区域。

4.根据权利要求3所述的农田作物无人机影像的阴影检测方法，其特征在于：使用图像形态学方法对二值掩膜图像进行优化处理，具体过程为：其中，I为二值掩膜图像，O为形态结构元素，I_open为通过形态结构元素O开运算得到的检测结果，I_close为在I_open的基础上通过将形态结构元素O闭运算得到的最终阴影检测结果。

5.根据权利要求2或3或4所述的农田作物无人机影像的阴影检测方法，其特征在于：参数k值介于0.6～0.8。