基于单幅户外彩色图像实现天气晴阴分类

基于单幅户外彩色图像实现天气晴阴分类

论文摘要

提出了一种新颖的利用随机森林对单幅户外彩色图像进行晴阴分类的方法。首先定义了天空频率直方图特征和阴影能量特征,给出了其计算方法,并将透射率特征引入天气分类中,将这3种特征与已有特征共同组合构成候选天气特征集;其次定义了Fisher-Random Forest特征重要性计算方法对天气特征进行选择;最后将选择后的天气特征以向量形式输入到随机森林分类器实现对户外图像的晴阴分类。实验结果表明:与其他方法相比,该方法具有较高的准确性及较好的通用性。

论文目录

  • 1 引言
  • 2 方法概述
  • 3 基于随机森林的天气晴阴分类
  •   3.1 新天气特征的提出及引入
  •     3.1.1 天空频率直方图特征
  •     3.1.2 阴影能量特征
  •     3.1.3 透射率特征
  •   3.2 天气特征选择
  •     3.2.1 Fisher-RF特征重要性计算方法的构造
  •     3.2.2 特征分析及选取
  •   3.3 天气晴阴分类方法
  • 4 实验及分析
  •   4.1 实验环境及数据集
  •   4.2 实验结果及分析
  •     4.2.1 本文方法的实验结果与分析
  •     4.2.2 不同特征组合方式生成的分类器的比较
  •     4.2.3 不同天气分类方法的比较
  • 5 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 张世辉,杜雪哲,何琦,董利健

    关键词: 计量学,天气分类,户外彩色图像,天气特征,随机森林,机器视觉,阴影能量

    来源: 计量学报 2019年06期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学,信息科技

    专业: 气象学,计算机软件及计算机应用

    单位: 燕山大学信息科学与工程学院,河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室

    基金: 国家自然科学基金(61379065),河北省自然科学基金(F2014203119)

    分类号: P409;TP391.41

    页码: 986-993

    总页数: 8

    文件大小: 1776K

    下载量: 92

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