红外与激光工程, 2002, 31 (1): 18, 网络出版: 2006-04-28  

基于灰度连通域加权分数维的云雾自动分离算法

Automatic classification of cloud and mist based on weighted fractal dimension
作者单位
1 上海交通大学图像处理与模式识别研究所,上海,200030
2 上海市气象科学研究所,上海,200030
摘要
长期以来,目视判读是卫星云图分析中普遍使用的一种方法,这种定性分析的方法主观性大,准确性难于保证.纹理信息是图像的空间信息,它反映了图像的灰度性质及其空间关系.文中提出一种基于灰度连通域加权分数维的云雾自动分离算法,该算法利用云雾纹理的分形特征,在灰度连通域采用加权的差分盒维数算法,对云雾进行分割.实验表明:该算法能有效地对GMS和NOAA两种卫星云图进行云雾分离,单幅图像雾的正确提取率可达90%以上.
Abstract
The image texture includes both gray attributes and space relationship. In this paper, a new kind of weighted differential box-counting algorithm of fractal dimension is proposed. The value of weight is decided by gray scale. Experiments on meteorology nephogram from both GMS and NOAA satellite show that the algorithm is very efficient in automatic classification of cloud and mist. The correct rate of mist extraction of one image is above 90%.

王淑华, 赵宇明, 周小四, 周红妹. 基于灰度连通域加权分数维的云雾自动分离算法[J]. 红外与激光工程, 2002, 31(1): 18. 王淑华, 赵宇明, 周小四, 周红妹. Automatic classification of cloud and mist based on weighted fractal dimension[J]. Infrared and Laser Engineering, 2002, 31(1): 18.

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