一种基于视频图像多特征融合的雾浓度等级识别方法

摘要

本发明涉及一种基于视频图像多特征融合的雾浓度等级识别方法，该方法首先在原始图像上随机生成多个不重叠的图像切片，之后利用Canny算子对每个切片进行处理，获取各个切片的图像边缘，并统计每个切片的边缘像素的个数，选取其中像素个数最多的作为目标切片；采用细节特征提取模块对目标切片进行细节图像特征提取；采用全局图像特征提取模块对原始图像进行全局图像特征提取；采用特征融合识别模块对得到的细节图像特征、全局图像特征进行融合并识别，得到原始图像的雾浓度等级。本发明通过融合全局和细节多特征的雾浓度深度学习网络，提升能见度分级判断的准确率和鲁棒性，具有数据驱动、特征自动识别、自学习等技术特点。