[发明专利]一种基于图像处理的降水粒子相态识别方法

权利要求书

1.一种基于图像处理的降水粒子相态识别方法，包括如下步骤：

(1)图像获取步骤，分别从成像设备中获取待识别的降水图像及其所对应的背景图像；

(2)对获取的图像进行降水目标检测，获得降水目标检测结果图像；

(3)提取出所述降水目标检测结果图像中的每个降水目标的多个图像特征；

(4)降水目标识别步骤，

首先，训练SVM分类器，即先提取训练用的目标样本的各图像特征值，并根据该目标样本对应的相态类别，训练SVM分类器；

然后，将所述每个降水目标的图像特征值，作为训练好的SVM分类器的输入，得到分类结果，即为待识别降水目标相态的识别结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的识别结果包括雨滴或雪花。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述步骤(2)具体为：将待识别降水图像及背景图像分别进行各向异性扩散平滑滤波，再进行差分操作，获取差分图像，然后对差分图像提取边缘梯度并进行二值化，经过形态学操作处理，即得到降水目标检测结果图像。

4.根据权利要求1-3之一所述的方法，其特征在于，所述图像特征包括对比度、凹凸度、致密度、圆形度、Hu矩、Chen矩、相对矩和二维极坐标傅立叶描述子。

5.根据权利要求1-4之一所述的方法，其特征在于，该方法中还包括对识别结果进行信息提取的步骤，包括：雨滴或雪花目标数目、雨滴目标平面平均直径、雨滴目标立体平均直径分布谱及雪花平面面积，其中：

(5.1)识别结果R(x，y)中灰度值为255的连通域的数目即为雨滴目标的数目，灰度值为128的连通域的数目即为雪花目标的数目；

(5.2)该雨滴目标的平均平面直径MeanFlatDia_i定义为：MeanFlatDiai=MajorLi×MinLi,]]>MajorL_i为任一雨滴目标R_i最小外接椭圆的长轴长度，MinL_i为短轴长度；

(5.3)雨滴目标的平均立体直径通过平面直径与立体直径的函数关系得到；

(5.4)设雨滴目标平均立体直径的值域为RN＝[MinDia，MaxDia]，将RN平均分成Num1个子值域{RN_j，j＝1，2，…Num1-2，Num1-1，Num1}，雨滴目标平均立体直径分布谱DiaSpectrum即指雨滴平均立体直径MeanSolidDia_i分布在RN中各个子值域上的数目；

(5.5)雪花目标平面面积指雪花目标实际所占的平面面积；

6.根据权利要求1-5之一所述的方法，其特征在于，在步骤(3)所提取的各图像特征中，可以先进行特征选择以选择出识别最有效的特征，再进行降水目标识别步骤。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述进行特征选择的方法可以为分支定界法、模拟退火算法、遗传算法、顺序前进法或顺序后退法。