[發(fā)明專利]一種基于組群模式的地基云圖自動(dòng)分類方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201610091614.4
• 申請(qǐng)日: 2016-02-18
• 公開（公告）號(hào): CN105574551B
• 公開（公告）日: 2019-03-08
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 劉爽;張重
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 天津師范大學(xué)
• 主分類號(hào): G06K9/62
• 分類號(hào): G06K9/62;G06K9/46
• 代理公司: 天津市杰盈專利代理有限公司 12207
• 代理人: 朱紅星

本發(fā)明公開了一種基于組群模式的地基云圖分類算法，該方法包括：利用空間金字塔方法將圖像轉(zhuǎn)化為一系列以金字塔形狀排列的圖像集合,這些圖像集合的分辨率是逐步降低的，獲得圖像的空間信息；針對(duì)每一分辨率的圖像，提取顯著性局部二值模式特征，作為該分辨率下的特征；串聯(lián)所有分辨率下的特征，作為該圖像最終的特征表示；最后，應(yīng)用支持向量機(jī)分類器得到測試地基云圖樣本的分類結(jié)果。本發(fā)明將圖像紋理的空間分辨率信息考慮到特征提取中，同時(shí)針對(duì)每一分辨率下的圖像提取顯著性局部二值模式特征，從而可以更好地表示云圖中信息，提高分類性能。

本發(fā)明得到國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目No. 61401309、No. 61501327、天津市應(yīng)用基礎(chǔ)與前沿技術(shù)研究計(jì)劃青年基金項(xiàng)目No. 15JCQNJC01700、天津師范大學(xué)博士基金項(xiàng)目No.5RL134、No. 52XB1405的資助。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其是一種基于組群模式的地基云圖自動(dòng)分類算法。

背景技術(shù)

云是懸浮在大氣中的小水滴、冰晶微粒或兩者混合形成的可見聚集體，是一種重要的常見天氣現(xiàn)象，其生成及演變不僅反映當(dāng)前大氣的運(yùn)動(dòng)狀況況，而且能夠預(yù)示未來一定時(shí)間內(nèi)的天氣變化趨勢。此外，云對(duì)電磁波和光波的傳輸也會(huì)產(chǎn)生重要影響，使星地信號(hào)傳輸產(chǎn)生散射、衰減、碼間干擾以及接收信號(hào)減弱等問題，進(jìn)而對(duì)通信和軍事活動(dòng)也具有較大影響。因此，云的觀測是氣象觀測的重要內(nèi)容，準(zhǔn)確地獲取云的信息，對(duì)于氣象預(yù)報(bào)以及國民經(jīng)濟(jì)和軍事保障等諸多領(lǐng)域都有十分重要的意義。目前，云的觀測主要有衛(wèi)星云觀測（又稱衛(wèi)星遙感）和地基云觀測（又稱地基遙感）兩種。其中衛(wèi)星云觀測在大尺度云的觀測已經(jīng)取得了很好的成果，但由于其空間分辨率以及對(duì)云底和多層云的下層云的觀測能力的限制，因此不能滿足大氣科學(xué)研究的需要。而地基云觀測的范圍較小，反映的是云塊大小、排列方式以及云的高低分布等局地分部信息，彌補(bǔ)了衛(wèi)星觀測的不足，同時(shí)對(duì)大氣科學(xué)許多研究領(lǐng)域具有重要意義。

在地基云觀測中，云狀分類是地基云觀測的主要要素，也是分析云資料時(shí)的重要統(tǒng)計(jì)內(nèi)容。目前，主要通過地面的人工目測來進(jìn)行云狀觀測。然后由于受人為的主觀因素影響，人工云狀觀測具有較大的主觀誤差，且人工消耗很大，給云的觀測資料的定量化應(yīng)用帶來不便，因此實(shí)現(xiàn)云狀的自動(dòng)觀測是當(dāng)前的迫切需要。

近年來，隨著硬件技術(shù)的發(fā)展和數(shù)字圖像處理技術(shù)的不斷完善，很多地基遙感測云儀器研制成功，從而獲得天空?qǐng)D像，比如國外的全天空成像儀WSI (whole sky imager)、總天空成像儀TSI (total sky imager)、紅外云成像儀ICI (infrared cloud imager)、全天空數(shù)字相機(jī)等。上述設(shè)備為獲取地基云圖提供了硬件支持，使得地基云狀的自動(dòng)觀測成為可能。國際上云的分類主要根據(jù)云的外形特征和高度特征為依據(jù)，并結(jié)合云的成因發(fā)展和內(nèi)部微觀結(jié)構(gòu)，將云狀劃分為3族10屬29類。3族是把云按照高低分為高云、中云和低云三族，每一族云又劃分為幾類形成10屬云，包括積云、積雨云、層積云、層云、雨層云、高層云、高積云、卷云、卷層云和卷積云。對(duì)10屬云可進(jìn)一步劃分為29類。然而此分類方法的可操作性并不強(qiáng)，不僅很難適用于器測云狀分類，而且即使具有相當(dāng)水平的觀測員也很難準(zhǔn)確識(shí)別這29類云。

在云狀自動(dòng)分類的研究方面，國際上Buch等人對(duì)WSI云圖進(jìn)行了分類，主要考察云圖的紋理特征、位置信息和像元亮度信息，紋理特征選擇采用了LAWS紋理分析法；運(yùn)用二元決策樹進(jìn)行高積云、卷云、層云、積云和晴空等5種天空類型的判斷。Peura等人利用云的基本物理信息作為特征將全天空云圖分為10屬。Singh等人對(duì)數(shù)字相機(jī)得到的云圖進(jìn)行分類，對(duì)積云、濃積云、積雨云、天空和其他云類這5種天空類型分類。Heinle等人采用德國吉爾大學(xué)獲得的全天空?qǐng)D像，通過提取云圖的紋理、結(jié)構(gòu)以及統(tǒng)計(jì)特征來對(duì)云圖進(jìn)行分類。孫學(xué)金等人通過研究WSIRCMS獲取的紅外云圖，提出了基于結(jié)合模糊紋理光譜和云物理屬性的全天空云圖分類方法。以上分類方法均是對(duì)云圖提取簡單的紋理特征，顯然不能很好地表示地基云圖這種包含豐富信息的自然紋理圖像，此外，云圖中包含對(duì)分類有用的空間分辨率信息，因此需要提取更具判別性的特征，從而提高云圖自動(dòng)分類的性能。