[發明專利]一種基于單幅戶外彩色圖像的天氣晴陰分類方法

有效

• 申請號: 201710474022.5
• 申請日: 2017-06-21
• 公開（公告）號: CN107341456B
• 公開（公告）日: 2020-08-14
• 發明（設計）人: 張世輝;杜雪哲
• 申請（專利權）人: 燕山大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 秦皇島一誠知識產權事務所(普通合伙) 13116
• 代理人: 李合印

1.一種基于單幅戶外彩色圖像的天氣晴陰分類方法，其特征在于，所述方法包含以下步驟：

步驟1，針對戶外彩色圖像，提取天空頻率直方圖特征、陰影能量特征以及引入透射率特征，將此三種特征與已有特征共同組合構成候選天氣特征集W；

所述的天空頻率直方圖特征f_sk、陰影能量特征f_sh以及透射率特征f_t，按如下步驟進行：

天空頻率直方圖特征f_sk的計算公式如下：

其中，p_ij為色區的像素頻率，N_ij為像素個數，n為色區個數，σ_ij為對應的標準差，M為計算σ_ij時所選取的戶外彩色圖像的數量，p_ijk為第k幅戶外彩色圖像的像素頻率，μ_ij為M幅圖像的平均像素頻率，γ為閾值；

陰影能量特征f_sh的計算公式如下：

其中，SE為陰影能量值，α、β為待定參數，以確保SE均勻有效地分布到0-1之間，labelEnergy為運用圖割算法求得的每個被標記為陰影像素點的圖割能量值，maxEnergy和minEnergy分別為labelEnergy的最大值和最小值；

根據暗通道先驗公式可知J^dark＝0，再結合霧圖像形成模型，可得透射率特征f_t的計算公式如下：

其中，Ω(x)為以像素x為中心的像素塊集合，y為Ω(x)中的一個像素塊，J^c(y)為無霧圖像中c通道的y像素塊，I^c(y)為輸入圖像中c通道的y像素塊，A^c為c通道的全球大氣光成分；

步驟2，根據Fisher-Random Forest特征重要性計算方法計算候選天氣特征集W中的各天氣特征重要性并進行特征選擇，構成天氣特征向量V_w；

步驟3，將天氣特征向量V_w輸入到訓練好的隨機森林分類器中實現對戶外彩色圖像的晴陰分類。

2.根據權利要求1所述的一種基于單幅戶外彩色圖像的天氣晴陰分類方法，其特征在于：步驟1中，定義天空頻率直方圖特征f_sk、陰影能量特征f_sh以及透射率特征f_t，分別提取相應特征；結合已有的天氣特征，構造候選天氣特征集合W＝{天空頻率直方圖特征f_sk，陰影能量特征f_sh，透射率特征f_t，LAB顏色空間特征f_lab，對比度特征f_co，色調特征f_hue，反射光特征f_re，飽和度特征f_sa}。

3.根據權利要求1所述的一種基于單幅戶外彩色圖像的天氣晴陰分類方法，其特征在于，步驟2的具體步驟如下：

步驟2-1，定義Fisher-Random Forest特征重要性，并計算W中的每種天氣特征的Fisher-Random Forest特征重要性；

步驟2-1-1，提取W中的每種天氣特征，將其輸入到隨機森林分類器中計算得到該特征每個維度的隨機森林特征重要性；

步驟2-1-2，根據Fisher特征選擇方法，計算W中的每種天氣特征每個維度的Fisher分數；

步驟2-1-3，將每個維度的Fisher分數作為權重賦給對應維度的隨機森林特征重要性并求和，最終得到該特征的Fisher-Random Forest特征重要性；

步驟2-2，以Fisher-Random Forest特征重要性和特征維度為指標，對W中的各天氣特征進行特征選擇，最終選擇天空頻率直方圖特征f_sk、陰影能量特征f_sh、透射率特征f_t、對比度特征f_co以及飽和度特征f_sa聯合構成天氣特征向量V_w。