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文檔簡介
1、地基云觀測,是地面氣象觀測的基本觀測項目,對預(yù)測未來的天氣狀況,指導(dǎo)人們生產(chǎn)和生活具有重要的作用。長期以來,地基云觀測主要依靠有豐富經(jīng)驗的氣象觀測員來觀測和記錄,然而人工觀測的主觀性強(qiáng),導(dǎo)致觀測結(jié)果因人而異;另一方面,人工觀測成本高昂,無法滿足實際需求,亟需實現(xiàn)地基云自動化觀測。近年來,隨著數(shù)字成像技術(shù)的發(fā)展,出現(xiàn)了越來越多的地基云成像設(shè)備,從而可以有效地記錄和保存基云圖像。然而如果依然依靠人工判讀這些地基云圖像,同樣無法實現(xiàn)對地基云的
2、全自動化觀測。于是如何應(yīng)用計算機(jī)視覺和模式識別技術(shù)理論完成地基云的檢測和云狀識別,成為了地基云的自動化觀測需要解決的問題。本文的主要工作針對地基云觀測中的兩個基本問題:云量檢測和云狀識別。
針對云量檢測問題,本文提出了一種基于二維Arimoto熵的地基云量檢測算法,能夠快速有效的檢測出地基云圖像中云體所在的區(qū)域。實驗表明,不論是對自然圖像的分割還是地基云圖像的檢測,該方法都能快速地取得穩(wěn)定的分割結(jié)果。
針對云狀識別問
3、題,本文從地基云圖像的特征提取、特征選擇融合、分類器三個方面進(jìn)行了研究。
由于云狀的復(fù)雜多變,沒有穩(wěn)定的形態(tài),因此云狀識別是一個非常困難的問題。本文從三個不同的角度研究了地基云圖像的特征提取技術(shù):
首先從模擬人眼視覺和紋理分析的角度提出了一種地基云圖像的Gabor排序直方譜特征。該特征具有旋轉(zhuǎn)不變和翻轉(zhuǎn)不變的特性,實驗表明Gabor排序直方譜特征分類性能優(yōu)于傳統(tǒng)的紋理特征;
然后從分析圖像結(jié)構(gòu)-紋理的角度,
4、提出了一種基于Census變換的地基云圖像結(jié)構(gòu)-紋理特征。該特征可以有效地描述圖像的紋理、結(jié)構(gòu)信息,同時充分利用顏色信息。同時本文提出了自適應(yīng)邊界的空間金字塔方法,用于描述圖像在不同尺度下的結(jié)構(gòu)信息,該方法能夠有效的克服傳統(tǒng)空間金字塔劃分圖像時帶來的誤差;
最后從模擬人腦識別機(jī)制的角度,提出了一種基于大腦皮層學(xué)習(xí)算法的地基云圖像編碼特征。該特征的提取過程借鑒人的大腦皮層的分層結(jié)構(gòu),首先采用稠密采樣的局部描述子作為第一層模擬柱狀
5、區(qū)域;然后對局部描述子進(jìn)行編碼作為第二層;最后進(jìn)行空間聚合形成最終的編碼特征。
在完成地基云圖像的特征提取之后,本文研究了將這些特征進(jìn)行融合的技術(shù),具體采用了特征選擇的方法,利用隨機(jī)森林計算特征重要性,選擇重要性排名靠前的特征。該方法能找出最有利于分類的一個特征子集,不僅能夠提高分類精度,還可以降低運算和存儲的復(fù)雜度。
本文對比分析了幾種常見的分類器,實驗結(jié)果表明,支持向量機(jī)是地基云狀識別中最優(yōu)的分類器。
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