[发明专利]一种天空图像云团位移矢量计算方法

权利要求书

1.一种天空图像云团位移矢量计算方法，其特征在于，所述计算方法包括以下步骤：

步骤一：获取训练样本，所述训练样本包括多个样本天空图像；

步骤二：生成与样本天空图像对应的多个灰度矩阵；

步骤三：对每幅所述样本天空图像灰度矩阵进行处理，生成多个灰度共生矩阵；

步骤四：基于每个所述灰度共生矩阵构建第一统计量；

步骤五：基于所述第一统计量生成多个所述样本天空图像的特征向量；

步骤六：相邻两个所述样本天空图像的所述特征向量的平均值作为一对样本天空图像的特征向量，基于多对样本天空图像的所述多个特征向量对所述样本天空图像进行聚类操作，获取聚类数目K；

步骤七：计算每对所述样本天空图像的云团位移矢量；

步骤八：基于每对所述样本天空图像的云团位移矢量建立组合优化计算模型，并获取每对所述样本天空图像的初始云团位移矢量，所述组合优化计算模型为：V＝aV_PIV+bV_LKOF+cV_SURF，其中a、b和c计算结果的权值，V为所述组合优化计算模型所确定的所述样本天空图像对的云团位移矢量，V_PIV为粒子图像测速算法计算出的云团位移矢量，V_LKOF为LK光流算法计算出的云团位移矢量，V_SURF为加速稳健特征算法计算出的云团位移矢量；

步骤九：基于每对样本天空图像的所述初始云团位移矢量对所述样本天空图像进行裁剪，并生成裁剪后的初始图像和裁剪后的位移图像；

步骤十：以所述裁剪后的初始图像和所述裁剪后的位移图像间的相似度最高为目标，对所述组合优化计算模型中的权值进行优化调整；

步骤十一：建立起对应于K类样本天空图像对的K个组合优化计算模型；

步骤十二：根据K个所述组合优化计算模型计算天空图像云团位移矢量。

2.根据权利要求1所述的天空图像云团位移矢量计算方法，其特征在于，所述样本天空图像的分辨率为X*Y，相邻两个幅所述样本天空图像之间的采样时间间隔为0.5-3分钟。

3.根据权利要求2所述的天空图像云团位移矢量计算方法，其特征在于，生成基于n+1幅所述样本天空图像对应的共n+1个所述灰度矩阵：f1(x，y)，f2(x，y)，...，fn+1(x，y)，

其中，(x，y)表示所述灰度矩阵中像素的坐标，x＝0，1，2，...，X-1；y＝0，1，2，...，Y-1；

基于每幅所述样本天空图像的所述灰度矩阵，生成灰度共生矩阵。

4.根据权利要求3所述的天空图像云团位移矢量计算方法，其特征在于，所述第一统计量包括：

熵：

能量：

相关性：

对比度：

其中，

P_ij为所述的灰度共生矩阵中的元素，L＝X，或L＝Y。