发明名称 |
一种地基云自动检测方法 |
摘要 |
本发明公开一种地基云自动检测方法,其中包括可见光云图的采集;对云图蓝红两波段图像进行非线性动态范围的灰度调整得到两波段增强图像,再对两波段增强图像差值处理得到特征图;对特征图进行Shearlet变换得到多尺度不同方向的子带系数;然后对各子带系数模值图像的纹理特征进行抽取;最终采用聚类算法对抽取的特征向量进行分类实现云图的自动检测。本发明可解决人工目判的局限,实现可见光云图的自动检测,且具有较好的鲁棒性和准确性。 |
申请公布号 |
CN103714557A |
申请公布日期 |
2014.04.09 |
申请号 |
CN201410006911.5 |
申请日期 |
2014.01.06 |
申请人 |
江南大学 |
发明人 |
王宪;秦磊;王呈;黄芳;宋书林;柳絮青 |
分类号 |
G06T7/40(2006.01)I |
主分类号 |
G06T7/40(2006.01)I |
代理机构 |
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代理人 |
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主权项 |
一种地基云自动检测方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:步骤1:利用成像设备对可见光云图采集;步骤2:输入采集好的云图进行各颜色通道的分离,再对蓝红两波段云图像进行非线性动态范围的灰度调整获取云图的蓝波段增强图像B′和红波段增强图像R′,然后将两波段增强图像的差值图(B′‑R′)归一化到[0255],得到特征图像;步骤3:特征图像进行多尺度多方向的Shearlet分解;步骤4:在步骤3的基础上对各尺度不同方向子带系数取模值,并对各子带的模值图像进行特征抽取;步骤5:利用聚类算法对步骤4抽取的特征向量进行分类,最终实现可见光云的自动检测。 |
地址 |
214122 江苏省无锡市蠡湖大道1800号江南大学物联网学院 |