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基于纹理分类的下视红外图像中云层区域检测方法

摘要

本发明涉及一种基于纹理分类的下视红外图像中云层区域检测方法。本发明将下视红外图像中云层区域的检测问题作为一个云层区域与下垫面地物区域之间的一个纹理分类问题,首先,采用中值滤波及对比度增强算法对输入图像进行预处理,消除噪声干扰,改善图像对比度;其次进行图像特征提取,为适应云层形状的复杂多变,提高判别的准确性,本发明对输入图像进行自适应子图划分,对每一子图单独处理,提取图像的灰度共生矩阵相关特征及旋转不变的均匀局部二值模式;最后依据所提取的图像特征,采用预训练的支持向量机对图像子图类型进行判别,检测出图像中云层区域。

著录项

  • 公开/公告号CN109829511A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-05-31

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中国人民解放军国防科技大学;

    申请/专利号CN201910148702.7

  • 发明设计人 于起峰;尚洋;刘肖琳;孙晓亮;

    申请日2019-02-28

  • 分类号G06K9/62(20060101);G06K9/46(20060101);G06K9/40(20060101);

  • 代理机构43102 湖南省国防科技工业局专利中心;

  • 代理人冯青

  • 地址 410073 湖南省长沙市砚瓦池正街47号

  • 入库时间 2024-02-19 10:28:50

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-05-31

    公开

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