一种雨滴识别方法

摘要

一种雨滴识别方法，属于数字图像识别领域，目的在于自动识别雨滴图像中的雨滴目标并提取相关的雨滴信息，以提高降雨天气现象观测的自动化程度与精度。本发明用于降雨天气现象观测中雨滴谱的自动观测与获取。顺序包括：(1)图像获取步骤，(2)图像预处理步骤，(3)图像差分步骤，(4)边缘梯度图像提取步骤，(5)边缘梯度图像二值化步骤，(6)图像形态学处理步骤，(7)雨滴信息提取步骤。本发明将各项异性扩散平滑滤波作为图像预处理的方法，以边缘梯度信息作为雨滴目标的有效特征，通过结合图像形态学的方法能有效地识别雨滴目标并提取相关的雨滴信息，从而提高降雨天气现象观测的自动化程度与精度。

主权项

1.一种基于边缘梯度的雨滴识别方法，包括如下步骤：(1)图像获取步骤，即从成像设备中分别获取尺寸大小一致的待识别的雨滴图像及其所对应的背景图像；(2)图像预处理步骤，即分别对上述获取的待识别雨滴图像及其对应的背景图像进行平滑去噪，得到结果图像分别为I(x，y)和B(x，y)；(3)图像差分步骤，即对I(x，y)和B(x，y)进行差分操作，获取差分图像S(x，y)＝|I(x，y)-B(x，y)|；(4)边缘梯度图像提取步骤，即提取差分图像S(x，y)所对应的边缘梯度图像E(x，y)；(5)边缘梯度图像二值化步骤，以阈值Thd对边缘梯度图像E(x，y)进行二值化操作，获取二值化的边缘梯度图像T(x，y)：(6)图像形态学处理步骤，利用图像形态学方法对二值化的边缘梯度图像T(x，y)进行处理，得到最终的雨滴识别结果，即T(x，y)中灰度值为255的连通域，具体过程如下：(6.1)对T(x，y)进行图像形态学开操作；(6.2)将T(x，y)中面积小于阈值MinArea且灰度值为255的连通域的灰度置为0；(6.3)对经步骤(6.2)处理后的T(x，y)进行图像形态学闭操作；(6.4)对经步骤(6.3)处理后的T(x，y)中灰度值为255的像素点所占比例超过阈值Ratio的图像行或列的灰度置为0；(6.5)再对T(x，y)进行图像形态学闭操作；(6.6)将将经步骤(6.5)处理后的T(x，y)中最小外接矩形的长和/或宽超过对应的预定值且灰度值为255的连通域C_i的灰度置为0；(6.7)对经步骤(6.6)处理后的T(x，y)中灰度值为255的连通域进行内部孔洞填充；(6.8)将经步骤(6.7)处理后的T(x，y)中最小外接椭圆的长、短轴长度比大于阈值Ratio1且灰度值为255的连通域的灰度置为0；(6.9)将经步骤(6.8)处理后的T(x，y)中面积小于阈值MinArea且灰度值为255的连通域的灰度置为0；此时，T(x，y)中灰度值为255的连通域即为识别出的雨滴。