基于分形和紋理特征的紅外圖像云檢測
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【部分圖文】:
圖1樣本分形維數(shù)分布
戈壁、沙漠等復(fù)雜地形在紅外圖像中存在一定的自相似特性,而分形維數(shù)能夠很好的描述這種自相似特性。選取90個(gè)亮云樣本的云圖、90個(gè)暗云樣本的云圖和90個(gè)復(fù)雜地形(無云)樣本圖,并將樣本分成三類。將每個(gè)樣本分成4個(gè)子塊,計(jì)算每個(gè)子塊的分形維數(shù),然后取平均值,做出樣本的平均分形維數(shù)分布圖....
圖2云樣本與背景樣本的二次統(tǒng)計(jì)特征分布
對厚亮云、薄亮云和厚暗云三種類型的云圖提取了640個(gè)云區(qū)域樣本和640個(gè)無云區(qū)域樣本,大小為32×32。對兩類樣本分別構(gòu)造其灰度共生矩陣,按照式(1)—式(4)計(jì)算每類樣本的四個(gè)統(tǒng)計(jì)特征。其中,像素對的方向分別選擇為0度、45度、90度、135度,像素對的距離均選擇為1個(gè)像素間距....
圖3算法流程
上文提到,云區(qū)域與無云區(qū)域在灰度共生矩陣的4個(gè)統(tǒng)計(jì)特征上具有明顯的可分性,可以構(gòu)造一個(gè)四維特征向量,在特征空間中,通過核方法映射的非線性支持向量機(jī)可以實(shí)現(xiàn)對云區(qū)域的檢測。具體的檢測算法步驟如下:
圖4仿真云檢測結(jié)果
文中所用實(shí)驗(yàn)樣本為640×512分辨率,8位深度的灰度圖像,針對部分仿真的云圖結(jié)果見圖4所示。圖4仿真云檢測結(jié)果
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