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基于最大類間方差算法的雨滴特征提取研究
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國家自然科學基金(批準號:61671248)、江蘇省產學研聯合創新資金計劃(批準號:BY201300702)、江蘇省高校自然科學研究重大項目(批準號:15KJA460008)、江蘇省“六大人才高峰”計劃和江蘇省“信息與通信工程”優勢學科資助


Feature Extraction of Raindrops Based on Ostu Algorithm
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    摘要:

    為了獲得雨滴粒子的特征值,采用閾值處理方法對雨滴粒子及其背景圖像進行分割,將復雜的雨滴圖轉化為只有雨滴粒子真實邊界的二值圖像,通過均值算法標記雨滴粒子質心位置,利用雨滴長軸信息建立雨滴粒子形狀模型,結合全局閾值處理中最大類間方差法和局部閾值法,提出一種基于最大類間方差的雨滴特征值檢測方法。試驗結果表明該方法能夠有效地從圖像數據中提取雨滴粒子特征值,粒子數目和雨滴形狀是測量降雨強度信息不可或缺的參數。

    Abstract:

    In order to obtain the eigenvalues of rain particles. In this paper, the threshold processing method is adopted to segment raindrops and the background image. The complex raindrop figure is converted to a binary image of the real boundary. The raindrops centroid is marked by using the mean algorithm, and the raindrop shape model is established by using the long axis information of raindrops. Combined with the global thresholds of Otsu and the local threshold method, a method for detecting the characteristic values of raindrops by Ostu is proposed. Through the experiment, it is shown that the method can effectively extract the characteristic values of raindrops from the image data. The number of particles and the shape of raindrops are indispensable parameters to measure the intensity of rainfall.

    參考文獻
    相似文獻
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引用本文

行鴻彥,黃春虹.基于最大類間方差算法的雨滴特征提取研究[J].氣象科技,2017,45(3):409~414

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歷史
  • 收稿日期:2016-05-05
  • 定稿日期:2016-10-24
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  • 在線發布日期: 2017-07-03
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