【摘要】：隨著計算機視覺技術的不斷發(fā)展,對戶外環(huán)境下天氣現(xiàn)象的檢測與識別提出了迫切的需求。戶外彩色圖像天氣類型的判斷在天氣預測、災害預警、自動駕駛以及圖像復原等領域有著廣泛的應用,因此,戶外彩色圖像的天氣分類已經(jīng)成為計算機視覺技術亟待解決的問題。在綜合分析國內外研究現(xiàn)狀的基礎之上,針對國內外現(xiàn)有天氣分類問題研究成果的不足,通過深入挖掘戶外彩色圖像的天氣相關特征,充分利用機器學習等相關理論,對戶外彩色圖像的天氣晴陰分類進行了深入研究。首先,介紹了戶外彩色圖像的基本概念以及天氣特征的相關知識,并且對于本課題所涉及的機器學習算法進行了簡要的介紹,主要包括有監(jiān)督思想與無監(jiān)督思想、特征選擇、隨機森林分類器和K-means的相關理論知識。其次,提出了一種基于隨機森林實現(xiàn)戶外彩色圖像天氣晴陰分類的方法。首先通過深入挖掘戶外彩色圖像的天氣相關特征,提出天空頻率直方圖特征、陰影能量特征以及透射率特征;然后提出了Fisher-Random Forest特征重要性計算方法,將已有的天氣相關特征進行篩選,選出特征重要性高、特征維度低的特征構成天氣特征;最后將天氣特征輸入到隨機森林分類器中實現(xiàn)天氣分類。再次,通過研究無監(jiān)督聚類的特點,提出了一種基于無監(jiān)督聚類實現(xiàn)戶外彩色圖像天氣晴陰分類的方法。首先利用方差和協(xié)方差矩陣進行特征降維,然后針對K-means聚類中心點的選取進行了相應地改進,最后將降維后的特征矩陣輸入到改進后的K-means算法中實現(xiàn)天氣分類。最后,將所提方法和已有的天氣分類算法進行了詳細的實驗對比。
【學位授予單位】：燕山大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TP391.41;P429

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本文編號：2750017