【摘要】：降雨是局地規(guī)律非常顯著的一種自然現(xiàn)象,是天氣預(yù)報中重要要素,氣象局對于降雨的觀測主要來自氣象觀測站點的數(shù)據(jù),氣象觀測站的分布密度對于精確檢測降雨信息是不夠的。暴雨是由于持續(xù)強降雨所導致的一種氣象災(zāi)害,除了它本身會導致人民生命安全和國家基礎(chǔ)建設(shè)受到威脅外,還會導致嚴重的地質(zhì)災(zāi)害,比如泥石流等,所以對于降雨的識別和雨量的研究是當今氣象部門主要的研究方向,也是很多高校研究院的熱門課題。由于受到雨量觀測站點的限制,基于視頻圖像識別降雨的方式越來越受到重視。視頻監(jiān)控的快速發(fā)展和廣泛應(yīng)用,使得降雨識別密度不夠,局域性不強的弊端得到彌補�，F(xiàn)今將視頻監(jiān)控應(yīng)用于高空間分布的氣象要素的識別是氣象局一個非常重要的研究項目,也是未來地學、氣象發(fā)展的熱門。本文通過對于課題的把握提出了基于視頻圖像的降雨識別方法研究,即通過對于圖像處理方法的理解,將用于視頻圖像識別信息的方法在降雨視頻中進行實驗,首先對基于運動目標檢測的降雨視頻圖像識別的基礎(chǔ)概念理論和圖像預(yù)處理算法進行論述;在對圖像預(yù)處理之后是對于降雨圖像的增強實現(xiàn),首先是直方圖修正,通過對比一般的灰度直方圖以及均衡化直方圖和自適應(yīng)均衡化方法對于降雨圖像的加強,可以得出自適應(yīng)的均衡化方法對于降雨圖像中雨的增強效果最好,再對圖像進行銳化處理,主要是拉普拉斯銳化處理和梯度銳化處理,以及提出了雨滴的灰度變換,通過建立三種灰度變化,將降雨視頻中雨滴識別的比較清楚;在對于降雨的雨滴識別后,建立雨滴圖像,對降雨強度的測量進行初步嘗試,對分水嶺算法進行了研究,基于此算法,對于同一視頻中的雨滴進行清楚地分離,從而在一個雨滴圖像中,清楚地計算雨滴數(shù)量,估算雨滴的體積,這是雨強測量的基礎(chǔ);最后通過系統(tǒng)的整體設(shè)計,將這些工作進行整合,使其模塊化。本文提出了視頻降雨識別的分析技術(shù)以及算法,構(gòu)建了一個有參考依據(jù)的框架,深入研究了降雨圖像的加強技術(shù)和基于分水嶺算法對于雨滴地分離,展現(xiàn)了在相對復(fù)雜的降雨圖像中對于雨滴地提取和分離,有效的解決了視頻降雨雨滴分析面臨的細微算法難題。本文的研究成果不僅為視頻降雨識別提供理論和實踐基礎(chǔ),并且在判定當前降雨等級方面提供了很好的參考,在一定程度上提高了降雨預(yù)測能力。
【圖文】：

降雨作為主要的運動目標物，對于視頻中運動的目標差分法和光流法作為對其檢測的主要方法[16]。本文將這種圖像檢的圖像檢測中。幀差法的主要思想是相鄰間隔的兩個或多個幀視像中的像素閾值方法來消除運動目標區(qū)域的背景部分，留下幀圖幀差法比較容易理解，原理簡單明了，易于通過編程得到結(jié)果，能力強，對于折射的背景光線不敏感，但是應(yīng)用條件較為苛刻，視頻監(jiān)控環(huán)境[17]。間停在大雨中的汽車（前景） b 夜間停在大雨中的汽車（后景

南京信息工程大學碩士學位論文錄目標的特征信息，并使用一些匹配算法找到最合適的目標。之后，繼續(xù)跟蹤目而達到不重疊攝像機連續(xù)匹配的目標跟蹤[21]。在多個攝像機之間尋找拓撲關(guān)系的聯(lián)系是多通道視頻監(jiān)控的一個重要研究方向?qū)W習通常適用于小型的監(jiān)控系統(tǒng)，，學習過程中，在每個通道上都要進行目標地訓的是讓攝像機可以適應(yīng)目標的特點，為追蹤和識別打下基礎(chǔ)；無監(jiān)督的學習方法是像機自動進行目標的追蹤和識別，主要是應(yīng)用大型攝像視頻監(jiān)控的模式，利用攝像間自動獲取拓撲關(guān)系的原理。
【學位授予單位】：南京信息工程大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP391.41;P426.6

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