[发明专利]一种基于图像处理的降水粒子相态识别方法有效
申请号: | 201110192029.0 | 申请日: | 2011-07-08 |
公开(公告)号: | CN102254191A | 公开(公告)日: | 2011-11-23 |
发明(设计)人: | 曹治国;段西尧;肖阳;朱磊;熊嶷;张旋;付强;马舒庆;李肖霞 | 申请(专利权)人: | 华中科技大学 |
主分类号: | G06K9/66 | 分类号: | G06K9/66 |
代理公司: | 华中科技大学专利中心 42201 | 代理人: | 李佑宏 |
地址: | 430074 湖北*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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摘要: | 一种基于图像的降水粒子相态识别方法,属于数字图像识别领域,目的在自动检测降水粒子目标的基础上,识别并判定其相态,并进一步提取相关降水信息,以提高降水天气现象观测的自动化程度与精度。本发明用于降水天气现象观测中降水相态的自动判别与降水信息获取。顺序包括:(1)图像获取步骤;(2)降水粒子目标检测步骤;(3)特征提取步骤;(4)降水粒子相态识别步骤;(5)降水信息提取步骤。本发明结合图像处理和模式识别的方法能有效识别降水粒子相态,判别降水天气现象类型,从而提高降水天气现象观测的自动化程度与精度。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 图像 处理 降水 粒子 相态 识别 方法 | ||
【主权项】:
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。
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