[发明专利]基于加权高斯减法拟合的土壤图像亮度可控增强方法

权利要求书

1.一种基于加权高斯减法拟合的土壤图像亮度可控增强方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1.采集土壤图像，并计算土壤图像Y分量的灰度级概率密度P_org(y)：

P_org(y)＝y_fre/h·w；

其中，y表示Y分量灰度级y∈[y_a,y_b]，y_fre表示灰度级y的频数，h为图像的高，w为图像的宽；

S2.基于土壤图像的Y分量灰度级以及灰度级概率密度构建土壤图像Y分量直方图；

S3.确定土壤图像Y分量的定义域为[y_a,y_b]，并基于土壤图像的Y分量直方图进行加权高斯减法拟合，得到土壤图像Y分量的加权高斯减法拟合曲线；

S4.基于土壤图像Y分量的加权高斯减法拟合曲线进行亮度可控增强处理，并将增强处理后的土壤图像进行RGB转化得到增强后的RGB土壤图像。

2.根据权利要求1所述基于加权高斯减法拟合的土壤图像亮度可控增强方法，其特征在于：步骤S3中具体包括：

S31.对Y分量直方图中y＝b^(t)左侧直方图h^(t)(y)进行高斯g^(t)(y)逼近：

S32.对Y分量直方图中y＝b^(t)的右侧区域(b^(t),y_b]，高斯曲线g^(t)(y)尽可能不超过直方图h^(t)(y)：

s.t.g^(t)(y)-h^(t)(y)≥0

其中，a^t是高斯曲线g^(t)(y)尖峰的高度；b^t为位置参数，是高斯曲线g^(t)(y)尖峰中心的坐标；(c^t)²为尺度参数，表征高斯曲线g^(t)(y)的宽度，t表示第t次高斯拟合；

S33.基于步骤S31和步骤S32建立左局部区域的高斯拟合优化模型对Y分量直方图进行高斯拟合，其中：左局部区域的高斯拟合优化模型为：

S34.确定参数a^t、b^t以及c^(t)的搜索区间，并基于高斯拟合优化模型在确定的搜索区间内进行离散搜索，当高斯拟合优化模型得到优化解时得到最终的参数a^t、b^t以及c^(t)；

S35.确定土壤图像Y分量直方图的加权高斯减法拟合曲线f(y)：

其中，具体包括：g^(t)(y)表示第t次拟合的高斯曲线，w^(t)表示第t次拟合的高斯曲线的权重，N表示左局部区域的高斯拟合次数；

t次拟合的高斯曲线的权重通过如下公式计算：

3.根据权利要求2所述基于加权高斯减法拟合的土壤图像亮度可控增强方法，其特征在于：根据如下方法确定位置参数b^t：

计算h^(t)(y)在[y_a,y_b]区域内的均值点

计算h^(t)(y)在区域内的均值点

令位置参数b^t的搜索区间设定为且其搜索步长设定为灰度级步长1。

4.根据权利要求3所述基于加权高斯减法拟合的土壤图像亮度可控增强方法，其特征在于：通过如下方法确定第t次拟合时的高斯曲线g^(t)(y)的尖峰的高度a^t的搜索区间：

计算h^(t)(y)在点的值

计算h^(t)(y)在y＝b^(t)点的值

将a^t的搜索区间确定为且搜索步长设定为0.001。