CN105574551A - 一种基于组群模式的地基云图自动分类算法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于组群模式的地基云图分类算法，该方法包括：利用空间金字塔方法将图像转化为一系列以金字塔形状排列的图像集合,这些图像集合的分辨率是逐步降低的，获得图像的空间信息；针对每一分辨率的图像，提取显著性局部二值模式特征，作为该分辨率下的特征；串联所有分辨率下的特征，作为该图像最终的特征表示；最后，应用支持向量机分类器得到测试地基云图样本的分类结果。本发明将图像纹理的空间分辨率信息考虑到特征提取中，同时针对每一分辨率下的图像提取显著性局部二值模式特征，从而可以更好地表示云图中信息，提高分类性能。

Description

一种基于组群模式的地基云图自动分类算法

本发明得到国家自然科学基金项目No.61401309、No.61501327、天津市应用基础与前沿技术研究计划青年基金项目No.15JCQNJC01700、天津师范大学博士基金项目No.5RL134、No.52XB1405的资助。

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，尤其是一种基于组群模式的地基云图自动分类算法。

背景技术

云是悬浮在大气中的小水滴、冰晶微粒或两者混合形成的可见聚集体，是一种重要的常见天气现象，其生成及演变不仅反映当前大气的运动状况况，而且能够预示未来一定时间内的天气变化趋势。此外，云对电磁波和光波的传输也会产生重要影响，使星地信号传输产生散射、衰减、码间干扰以及接收信号减弱等问题，进而对通信和军事活动也具有较大影响。因此，云的观测是气象观测的重要内容，准确地获取云的信息，对于气象预报以及国民经济和军事保障等诸多领域都有十分重要的意义。目前，云的观测主要有卫星云观测（又称卫星遥感）和地基云观测（又称地基遥感）两种。其中卫星云观测在大尺度云的观测已经取得了很好的成果，但由于其空间分辨率以及对云底和多层云的下层云的观测能力的限制，因此不能满足大气科学研究的需要。而地基云观测的范围较小，反映的是云块大小、排列方式以及云的高低分布等局地分部信息，弥补了卫星观测的不足，同时对大气科学许多研究领域具有重要意义。

在地基云观测中，云状分类是地基云观测的主要要素，也是分析云资料时的重要统计内容。目前，主要通过地面的人工目测来进行云状观测。然后由于受人为的主观因素影响，人工云状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，因此实现云状的自动观测是当前的迫切需要。

近年来，随着硬件技术的发展和数字图像处理技术的不断完善，很多地基遥感测云仪器研制成功，从而获得天空图像，比如国外的全天空成像仪WSI(wholeskyimager)、总天空成像仪TSI(totalskyimager)、红外云成像仪ICI(infraredcloudimager)、全天空数字相机等。上述设备为获取地基云图提供了硬件支持，使得地基云状的自动观测成为可能。国际上云的分类主要根据云的外形特征和高度特征为依据，并结合云的成因发展和内部微观结构，将云状划分为3族10属29类。3族是把云按照高低分为高云、中云和低云三族，每一族云又划分为几类形成10属云，包括积云、积雨云、层积云、层云、雨层云、高层云、高积云、卷云、卷层云和卷积云。对10属云可进一步划分为29类。然而此分类方法的可操作性并不强，不仅很难适用于器测云状分类，而且即使具有相当水平的观测员也很难准确识别这29类云。

在云状自动分类的研究方面，国际上Buch等人对WSI云图进行了分类，主要考察云图的纹理特征、位置信息和像元亮度信息，纹理特征选择采用了LAWS纹理分析法；运用二元决策树进行高积云、卷云、层云、积云和晴空等5种天空类型的判断。Peura等人利用云的基本物理信息作为特征将全天空云图分为10属。Singh等人对数字相机得到的云图进行分类，对积云、浓积云、积雨云、天空和其他云类这5种天空类型分类。Heinle等人采用德国吉尔大学获得的全天空图像，通过提取云图的纹理、结构以及统计特征来对云图进行分类。孙学金等人通过研究WSIRCMS获取的红外云图，提出了基于结合模糊纹理光谱和云物理属性的全天空云图分类方法。以上分类方法均是对云图提取简单的纹理特征，显然不能很好地表示地基云图这种包含丰富信息的自然纹理图像，此外，云图中包含对分类有用的空间分辨率信息，因此需要提取更具判别性的特征，从而提高云图自动分类的性能。

发明内容

为了解决上述现有技术存在的问题，本发明的目的是根据地基云图的特点，提出一种分类性能更好的地基云图分类方法。由于地基云图包含丰富的纹理信息和空间信息，为此本发明提供一种基于组群模式的地基云图自动分类算法，该方法包括：将图像纹理的空间分辨率信息考虑到特征提取中，获得对分类有用的空间信息；同时针对每一分辨率下的图像提取显著性局部二值模式特征，从而可以更好地表示云图中信息，获得分类性能的提高。

为了实现上述目的，本发明提出的基于组群模式的地基云图自动分类算法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

步骤S1，利用空间金字塔方法将训练地基云图转化为一系列分辨率逐层降低的图像集合；

步骤S2，基于所述步骤S1获得的每一分辨率的图像，计算显著性局部二值模式特征，作为该分辨率下的特征；

步骤S3，串联所有分辨率下的特征，作为该图像最终的特征表示；

步骤S4，对于测试地基云图，按照所述步骤S1、S2、S3得到所述测试地基云图的最终特征表示；

步骤S5，基于所述训练地基云图样本的最终特征表示和所述测试地基云图的最终特征表示，利用分类器对所述测试地基云图进行分类，得到所述测试地基云图的分类结果。

本发明所述步骤S1中，利用空间金字塔方法将训练地基云图转化为一系列分辨率逐层降低的图像集合，相邻两个分辨率下的图像关系为：

其中，当为分辨率的层数，当时，令其中表示原始图像；分别表示在方向和方向的降采样比例；当采用降采样时，分别表示相邻分辨率下的像素位置。

本发明所述步骤S2进一步包括以下步骤：

步骤S21，选取张云图作为训练样本，对于张训练地基云图，均选取第层分辨率下的地基云图，计算该分辨率下张训练样本的旋转不变特征向量；

步骤S22，将步骤S21获得的张训练样本得到的特征向量进行累加，得到一个直方图向量；

步骤S23，按照步骤S22获得的直方图向量，将每一维由大到小的顺序对直方图向量进行排列，占排序后的直方图向量80%以上的模式为显著性模式；

步骤S24，按照S23获得显著性模式，提取显著性特征，作为第层分辨率下的特征；

步骤S25，重复步骤S21至S24的方法，提取每层分辨率下的特征。

本发明将步骤S2中获得的每一层分辨率下的特征进行串联，作为该图像最终的的特征表示，公式如下：

代表第个分辨率下的图像所获得特征，代表分辨率的层数。

本发明所述分类器为支持向量机分类器

本发明进一步公开了基于组群模式的地基云图自动分类算法将分辨率信息考虑在特征提取中，同时针对每一分辨率提取显著性局部二值模式信息，提高分类性能方面的应用。实验结果显示：本发明的方法超过基于的分类方法；同时本发明方法的性能还要优于方法的分类性能。证明本发明可以获得更为精确的分类准确性。

本发明公开的基于组群模式的地基云图自动分类算法与现有技术相比所具有的有益效果在于：

本发明利用空间金字塔将图像转化为一系列分辨率逐层降低的图像集合，从而将纹理的空间分辨率信息考虑到特征提取中，获得对分类有用的空间信息；同时本发明针对每一层分辨率下的图像提取显著性局部二值模式特征，获得更具判别性的特征，从而可以更好地表示云图中信息，获得分类性能的提高。以上特点使本发明可以获得更为精确的分类准确性。

附图说明

图1是本发明提出的基于组群模式的地基云图自动分类算法的流程图；

图2是本发明方法在数据集上的分类结果示意图。

具体实施方式

下面通过具体的实施方案叙述本发明。除非特别说明，本发明中所用的技术手段均为本领域技术人员所公知的方法。另外，实施方案应理解为说明性的，而非限制本发明的范围，本发明的实质和范围仅由权利要求书所限定。对于本领域技术人员而言，在不背离本发明实质和范围的前提下，对这些实施方案中的物料成分和用量进行的各种改变或改动也属于本发明的保护范围。

实施例1

图1是本发明提出的基于组群模式的地基云图自动分类算法的流程图，如图1所示，所述方法包括以下步骤：

步骤S1，利用空间金字塔方法将训练地基云图转化为一系列分辨率逐层降低的图像集合；

该步骤中，基于下式，利用空间金字塔方法将训练地基云图转化为一系列分辨率逐层降低的图像集合，相邻两个分辨率下的图像关系为：

其中，当为分辨率的层数，本发明中其最大值设为6；当时，令其中表示原始图像；分别表示在方向和方向的降采样比例；当采用降采样时，分别表示相邻分辨率下的像素位置。

步骤S2，根据步骤S1获得的每一层分辨率下的图像，计算显著性局部二值模式特征，作为该分辨率下的特征，该步骤可以分为以下几个步骤实现，具体为：

步骤S21，选取张训练地基云图样本，均选取第层分辨率下的地基云图计算该分辨率下张训练样本的旋转不变特征向量；

步骤S22，将步骤S21获得的张训练样本得到的特征向量进行累加，得到一个直方图向量；

步骤S23，根据步骤S22获得的直方图向量，将每一维由大到小的顺序对直方图向量进行排列，占排序后的直方图向量80%以上的模式为显著性模式；

步骤S24，按照S23获得显著性模式，提取显著性特征，作为第层分辨率下的特征；

步骤S25，重复步骤S21至S24的方法，提取每层分辨率下的特征。

步骤S3，串联所有分辨率下的特征，作为该图像最终的特征表示；

该步骤中，基于下式，将步骤S2中获得的每一层分辨率下的特征进行串联，作为该图像最终的特征表示，公式如下：

代表第层分辨率下的图像所获得特征，代表分辨率的层数。

步骤S4，对于测试地基云图，按照步骤S1、S2、S3得到测试地基云图的最终特征表示；

步骤S5，基于所述训练地基云图样本的最终特征表示和所述测试地基云图的最终特征表示，利用支持向量机分类器对所述测试地基云图进行分类，得到所述测试地基云图的分类结果。

实施例2

接下来以中国科学院大气物理所提供的全天空可见光地基云图数据（简记为IapCAS）作为测试对象来检验本发明方法的有效性。首先按照相似的天空指示意义把天空图像分为7类，具体地，将卷积云和高积云合并为一类，层云和高层云合并为一类，积雨云和雨层云合并为一类，卷云和卷层云合并为一类，这样剩余的云属加上晴空就把天空图像分为7类。实验时，随机选取每类样本中的1/2作为训练样本，剩下的1/2作为测试样本。为了保障结果的稳定性，将这种随机划分方式重复100次，并将100次的平均值作为最后的分类结果。图2显示的是本发明方法与基于局部二值模式（LocalBinaryPatterns，LBP）的地基云图分类方法以及基于显著性局部二值模式（SalientLocalBinaryPatterns，SLBP）的地基云图分类方法的分类性能比较示意图。

从图2中可以看出，本发明方法与基于SLBP方法的分类性能均超过基于LBP的分类方法；同时本发明方法的性能还要优于SLBP方法的分类性能。

以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种基于组群模式的地基云图自动分类算法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

步骤S1，利用空间金字塔方法将训练地基云图转化为一系列分辨率逐层降低的图像集合；

步骤S2，基于所述步骤S1获得的每一分辨率的图像，计算显著性局部二值模式特征，作为该分辨率下的特征；

步骤S3，串联所有分辨率下的特征，作为该图像最终的特征表示；

步骤S4，对于测试地基云图，按照所述步骤S1、S2、S3得到所述测试地基云图的最终特征表示；

步骤S5，基于所述训练地基云图样本的最终特征表示和所述测试地基云图的最终特征表示，利用分类器对所述测试地基云图进行分类，得到所述测试地基云图的分类结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于所述步骤S1中，利用空间金字塔方法将训练地基云图转化为一系列分辨率逐层降低的图像集合，相邻两个分辨率下的图像关系为：

其中，当为分辨率的层数，当时，令其中表示原始图像；分别表示在方向和方向的降采样比例；当采用降采样时， 分别表示相邻分辨率下的像素位置；

根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S2进一步包括以下步骤：

步骤S21，选取张云图作为训练样本，对于张训练地基云图，均选取第层分辨率下的地基云图计算该分辨率下张训练样本的旋转不变特征向量；

步骤S22，将步骤S21获得的张训练样本得到的特征向量进行累加，得到一个直方图向量；

步骤S23，按照步骤S22获得的直方图向量，将每一维由大到小的顺序对直方图向量进行排列，占排序后的直方图向量80%以上的模式为显著性模式；

步骤S24，按照S23获得显著性模式，提取显著性特征，作为第层分辨率下的特征；

步骤S25，重复步骤S21至S24的方法，提取每层分辨率下的特征。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将步骤S2中获得的每一层分辨率下的特征进行串联，作为该图像最终的的特征表示，公式如下：

代表第个分辨率下的图像所获得特征，代表分辨率的层数。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分类器为支持向量机分类器。

5.权利要求1所述基于组群模式的地基云图自动分类算法在作为将分辨率信息考虑在特征提取中，同时针对每一分辨率提取显著性局部二值模式信息，提高分类性能方面的应用。