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【目的】自然环境下机器视觉采集的土壤图像存在阴影,而阴影检测是后续亮度归一化和土种识别的重要预处理工作,基于此提出算法对机器采集的土壤图像进行阴影检测。【方法】首先,对图像的L分量和I分量的密度峰值集进行优化截断对齐,通过高斯平滑获取主峰值点,得到基于L分量和I分量的2因素密度峰值,作为改进模糊C均值(FCM)的自适应初始聚类中心;然后,引入拉伸因子对数据进行拉伸,提升数据差异;最后,定义基于全局密度和类面积的吸引权重,重构FCM优化模型,实现基于FCM的土壤图像自适应阴影检测。【结果】提出的算法检