基于K均值聚类算法的雾天识别方法研究

摘要：

为实现视频监控设备对雾天天气现象的自动识别,提出了基于K均值聚类算法的雾天天气现象自动识别方法.该方法通过分析雾天天气现象对视频图像采集的影响,提取图像饱和度的均值、方差为特征参数,并利用K均值聚类算法对训练图像进行分类,得到不同图像类别的聚类中心,测试阶段计算不同图像与聚类中心的相异度即可完成分类.实验结果表明,该方法简洁高效,易于实现对大规模图像数据的处理,并能实现图像分类后类别的标注,对雾天的识别率高于90%.

关键词：雾天、自动识别、K均值聚类算法、图像饱和度

所属期刊栏目：38

分类号：TN958-34;TP391.4

资助基金：国家自然科学基金61250006,61002052,61471412

在线出版日期：2015-12-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：80-83