[发明专利]一种地基云自动检测方法

说明书

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，尤其是一种地基云自动检测方法。

背景技术

云作为地球上水文循环的一个重要环节，其与地面辐射相互作用共同影响着局部和全球范围的能量平衡。因此，准确地获取云的信息，对天气预报的准确性、全球范围内的气候变化以及飞行保障等都有十分重要的意义。目前云的检测主要靠人工做出判断，这种方法费时、费力并且带有很强的主观局限性。同时由于受人为主观因素影响以及夜间光照条件的限制，人工云量观测具有较大的主观误差，且人工消耗很大，给云的观测资料的定量化应用带来不便，因此实现云量的自动检测是当前的迫切需要。

目前的地基云检测算法主要是以阈值为基础，即以红蓝波段的灰度值(或辐射亮度)对比作为云和晴空的判断依据。Long等提出了用固定阈值进行云的检测，这种方法在晴朗天空下对厚云的检测效果较好，但考虑到天空云图的复杂性，固定阈值不能使所有图像获得好的检测结果。之后杨俊等人提出的应用最大类间方差阈值法可对不同的云图自适应计算阈值，但由于云的形态千变万化以及光照的影响，对整幅云图采用一个全局阈值并不能获得很好的检测精度。

发明内容

为了解决地基云自动检测的问题，本发明的目的是充分利用地基可见光云图的纹理特征，实现云的自动检测，具有很强的鲁棒性和正确性。

本发明专利所解决的技术问题可采用如下的技术解决方案来实现：

一种地基云自动检测方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤1：利用成像设备对可见光云图采集；

步骤2：输入采集好的云图进行各颜色通道的分离，再对云图蓝红两波段图像进行非线性动态范围的灰度调整获取云图蓝波段增强图像B′与红波段增强图像R′，然后将两波段增强图像的差值图(B′-R′)的像素归一化到[0255]，得到特征图像；

步骤3：特征图像进行多尺度多方向的Shearlet分解；

步骤4：在步骤3的基础上对各尺度不同方向子带系数进行非局部均值滤波处理，来降低相同纹理区域特征的变换，同时增加不同纹理区域的区别。然后对滤波后的子带系数取模值，计算第l层的d方向上模值图像I^ld在(2n+1)×(2n+1)大小窗口下的局部能量和局部能量方差

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