基于图像分块与特征融合的户外图像天气识别

摘要：

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.

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

所属期刊栏目：49

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;福建海事局基金

在线出版日期：2022-03-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：197-203