[发明专利]基于SVM技术的Gabor图像能量云检测方法、系统及存储介质在审
| 申请号： | 201811020463.9 | 申请日： | 2018-09-03 |
| 公开（公告）号： | CN109241906A | 公开（公告）日： | 2019-01-18 |
| 发明（设计）人： | 隋延林;何斌;朱俊青 | 申请（专利权）人： | 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 深圳市科进知识产权代理事务所(普通合伙) 44316 | 代理人： | 曹卫良 |
| 地址： | 130033 吉林省长春*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于SVM技术的Gabor图像能量云检测方法、系统以及存储介质。该检测方法包括步骤：对输入的多光谱遥感伪彩色训练图像分割得到超像素子图，计算并提取云的超像素子图的光谱特征和gabor能量特征，代入支持向量机进行学习训练得到模型，对输入的多光谱遥感伪彩色测试图像分割得到超像素子图，计算并提取测试图的超像素子图的光谱特征和gabor能量特征，代入支持向量机进行识别得到云像素掩码子图。本发明公开的一种基于SVM技术的Gabor图像能量云检测方法可利用更少的资源并表现出更高的识别精度。 | ||
| 搜索关键词： | 像素 云检测 多光谱遥感 支持向量机 存储介质 光谱特征 能量特征 伪彩色 测试图像 学习训练 训练图像 测试图 分割 码子 检测 表现 | ||
【主权项】：
1.一种基于SVM技术的Gabor图像能量云检测方法，其特征在于，包括步骤：分割伪彩色训练图像，得到第一超像素子图；利用所述第一超像素子图，计算并提取云的第一超像素子图的光谱特征和gabor能量特征；将所述云的第一超像素子图的光谱特征和gabor能量特征代入支持向量机进行学习训练得到云模型；分割伪彩色测试图像得到第二超像素子图；利用所述第二超像素子图，计算并提取第二超像素子图的光谱特征和gabor能量特征；将所述第二超像素子图的光谱特征和gabor能量特征代入所述支持向量机与所述云模型进行云识别判定；将所述支持向量机判定为正的所述第二超像素子图判定为云像素掩码子图并输出。
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