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题名基于分区域特征提取的单张图像天气识别
被引量：4
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作者
李鹏程
吕昌峰
于向茹
李金屏
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机构
济南大学信息科学与工程学院
济南大学山东省网络环境智能计算技术重点实验室
济南大学山东省“十三五”高校信息处理与认知计算重点实验室
山东信通电子股份有限公司
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出处
《济南大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2020年第4期321-327,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(61701192)
山东省重点研发计划项目(2017CXGC0810)
山东省教育科学规划“教育招生考试科学研究专设课题”(ZK1337212B008)。
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文摘
针对单张图像的传统天气识别方法准确率较低,以及对天空区域不明显的图像具有识别局限性的问题,提出基于分区域特征提取的天气识别方法;在含有晴天、多云、阴天、雾天4种天气的数据集中,对图像进行天际线分割,并识别天空区域与地面区域;分别提取图像中天空区域、地面区域和图像整体的纹理特征、形状特征及颜色特征,并利用随机森林分类模型进行训练和测试。结果表明,该方法对于单张图像天气识别的准确率为92.6%,可以准确地识别图像天气,具有较强的实用性和普适性。
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关键词
图像天气识别
天际线分割
特征提取
随机森林
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Keywords
weather classification of image
skyline segmentation
feature extraction
random forest
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于图像分割的去雾算法
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作者
李林飞
孙鑫
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机构
西南科技大学信息工程学院
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出处
《计算机测量与控制》
2016年第4期272-274,共3页
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基金
四川省教育厅重点项目(15ZA0118)
特殊环境机器人技术四川省重点实验室开放基金(13zxtk0505)
西南科技大学博士基金项目(13zx7112)
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文摘
针对雾霾条件下,所得的单幅图像出现降质现象,因而对视觉效果要求高的图像进行复原具有必要性;基于图像分割的去雾算法以暗通道先验模型为基础对大气光矢量A值的求取和透射率t(x,y)的处理方法实现改进;首先对单幅图像进行阈值分割找到天空区域,在所获取的天空区域部分结合skyline算法,可以找到精确的大气光矢量A值;进而对初始透射率t(x,y)采用改进的约束最小二乘方滤波进行优化,得到优化透射率t1(x,y),最后将所得的大气光矢量A值和优化透射率t1(x,y)利用大气光传输物理模型复原;改进算法的去雾结果具备保留细致的边缘细节,同时具有高效的去除图像噪声能力;实验结果表明,与he方法相对比,改进去雾算法的处理时间大程度缩短的同时,图像效果得到了提升。
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关键词
暗通道
阈值分割
skyline
最小二乘方滤波
去噪
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Keywords
dark--channel
threshold segmentation
skyline
least--square filter
defogging
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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