【摘要】：隨著計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的不斷發(fā)展,對(duì)戶外環(huán)境下天氣現(xiàn)象的檢測(cè)與識(shí)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(yù)測(cè)、災(zāi)害預(yù)警、自動(dòng)駕駛以及圖像復(fù)原等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用,因此,戶外彩色圖像的天氣分類已經(jīng)成為計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)亟待解決的問題。在綜合分析國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)之上,針對(duì)國(guó)內(nèi)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(guān)特征,充分利用機(jī)器學(xué)習(xí)等相關(guān)理論,對(duì)戶外彩色圖像的天氣晴陰分類進(jìn)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(guān)知識(shí),并且對(duì)于本課題所涉及的機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行了簡(jiǎn)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(jī)森林分類器和K-means的相關(guān)理論知識(shí)。其次,提出了一種基于隨機(jī)森林實(shí)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(guān)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(jì)算方法,將已有的天氣相關(guān)特征進(jìn)行篩選,選出特征重要性高、特征維度低的特征構(gòu)成天氣特征;最后將天氣特征輸入到隨機(jī)森林分類器中實(shí)現(xiàn)天氣分類。再次,通過研究無監(jiān)督聚類的特點(diǎn),提出了一種基于無監(jiān)督聚類實(shí)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(jìn)行特征降維,然后針對(duì)K-means聚類中心點(diǎn)的選取進(jìn)行了相應(yīng)地改進(jìn),最后將降維后的特征矩陣輸入到改進(jìn)后的K-means算法中實(shí)現(xiàn)天氣分類。最后,將所提方法和已有的天氣分類算法進(jìn)行了詳細(xì)的實(shí)驗(yàn)對(duì)比。
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP391.41;P429

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本文編號(hào)：2750017