基于图像分块与特征融合的户外图像天气识别

左杰格; 柳晓鸣; 蔡兵

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基于图像分块与特征融合的户外图像天气识别

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在视频监控及智能交通等领域,雾、雨、雪等恶劣天气会严重影响视频图像能见度,因此快速识别出当前的天气情况,并自适应地对监控视频进行清晰化处理极为重要。针对传统天气识别方法效果差以及天气图像数据集缺乏的问题,构建了一个多类别天气图像分块数据集,并提出了一种基于图像分块与特征融合的天气识别算法。该算法基于传统方法提取平均梯度、对比度、饱和度、暗通道4种特征作为天气图像的浅层特征,基于迁移学习对VGG16预训练模型进行微调,提取微调模型的全连接层特征作为天气图像的深层特征,将天气图像浅层特征与深层特征融合作为最终特征用于训练Softmax分类器,实现对雾、雨、雪、晴4类天气图像的识别。实验结果表明,所提算法能达到99.26%的识别准确率,并且可作为天气识别模块应用于自适应视频图像清晰化处理系统。

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来源
《计算机科学》 |2022年第3期|197-203|共7页
作者
左杰格; 柳晓鸣; 蔡兵;
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作者单位

大连海事大学信息科学技术学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
图像分块; 天气识别; 卷积神经网络; 迁移学习; 特征提取; 特征融合;

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