基于分区域特征提取的单张图像天气识别

作者：李鹏程; 吕昌峰; 于向茹; 李金屏^*

来源：济南大学学报(自然科学版), 2020, 34(04): 321-327.

DOI：10.13349/j.cnki.jdxbn.2020.04.002

• 图像天气识别
• 天际线分割
• 特征提取
• 随机森林

针对单张图像的传统天气识别方法准确率较低,以及对天空区域不明显的图像具有识别局限性的问题,提出基于分区域特征提取的天气识别方法;在含有晴天、多云、阴天、雾天4种天气的数据集中,对图像进行天际线分割,并识别天空区域与地面区域;分别提取图像中天空区域、地面区域和图像整体的纹理特征、形状特征及颜色特征,并利用随机森林分类模型进行训练和测试。结果表明,该方法对于单张图像天气识别的准确率为92.6%,可以准确地识别图像天气,具有较强的实用性和普适性。

• 单位
  济南大学