【摘要】：針對(duì)不同的風(fēng)切變?cè)诩す饫走_(dá)圖像上所呈現(xiàn)的不同紋理特性,提出了一種組合局部紋理特征和全局紋理特征的識(shí)別方法。先分別從激光雷達(dá)風(fēng)切變圖像中提取LBP特征和灰度-梯度共生矩陣特征,LBP特征反應(yīng)圖像的局部紋理,代表風(fēng)場(chǎng)局部風(fēng)速的變化,灰度-梯度共生矩陣特征反應(yīng)圖像的全局紋理,代表風(fēng)場(chǎng)全局的風(fēng)速變化,再通過(guò)典型相關(guān)分析對(duì)兩種特征進(jìn)行融合,最后采用最近鄰分類器對(duì)三種風(fēng)切變進(jìn)行匹配識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法對(duì)三種低空風(fēng)切變的平均識(shí)別率達(dá)到99.02%,與三種單一的紋理特征分類識(shí)別相比,分別提高了18.86%,5.88%和7.01%。
[Abstract]:Aiming at the different texture characteristics of different wind shear on lidar images, a recognition method combining local texture features with global texture features is proposed. Firstly, LBP features and gray-gradient symbiosis matrix features are extracted from lidar wind shear images, LBP features reflect the local texture of the image, represent the local wind speed change of the wind field, the gray-gradient symbiosis matrix feature reflects the global texture of the image, and represent the global wind speed change of the wind field. Then the two features are combined by canonical correlation analysis. Finally, the nearest neighbor classifiers are used to match and recognize the three kinds of wind shear. The experimental results show that the average recognition rate of the algorithm for three kinds of low altitude wind shear is 99.02%, which is 18.86%, 5.88% and 7.01% higher than that of the three single texture feature classification.
【作者單位】： 民航氣象研究所中國(guó)民航大學(xué);智能信號(hào)與圖像處理天津市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室中國(guó)民航大學(xué);
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(No.41075013) 中央高校基金(No.ZXH2010D020,3122013P009) 中國(guó)民航大學(xué)研究生科技創(chuàng)新基金(No.3122013SY25)資助
【分類號(hào)】：TN958.98

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2523545