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苗开超,罗希昌,张淑静,等. 基于色域分析的大雾图像特征提取与等级识别方法[J]. 科学技术与工程, 2019, 19(35): 228-233.
Miao Kaichao,Luo Xichang,Zhang Shujing,et al.Feature extraction and degree class of fog image based on chromatogram[J].Science Technology and Engineering,2019,19(35):228-233.
基于色域分析的大雾图像特征提取与等级识别方法
Feature extraction and degree class of fog image based on chromatogram
投稿时间:2019-03-25  修订日期:2019-08-21
DOI:
中文关键词:  色域分析  特征提取  图像识别  主成分分析  K近邻
英文关键词:Color gamut  feature factor  image recognition  PCA  KNN
基金项目:国家自然科学基金(41575155)
              
作者单位
苗开超 安徽省公共气象服务中心
罗希昌 安徽省公共气象服务中心
张淑静 安徽省公共气象服务中心
王 飞 安徽省公共气象服务中心
周建平 安徽省公共气象服务中心
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中文摘要:
      基于色域分析对大雾图像的特征展开研究,首先将大雾图像数值化,获取其RGB空间;其次将图像由RGB空间转换到YCbCr空间,提取其亮度特征;然后使用主成分分析法降维得到高层抽象特征,实现大雾图像特征提取;最后基于提取的特征空间,使用K近邻算法建立大雾识别模型,并对模型进行了测试。
英文摘要:
      based on gamut analysis, the characteristics of fog image are studied. Firstly, the RGB space of fog image is obtained by digitizing the image; secondly, the image is converted from RGB space to YCbCr space to extract its brightness characteristics; thirdly, the high-level abstract features are obtained by using principal component analysis (PCA) dimensionality reduction to realize feature extraction of fog image; finally, based on the extracted feature space, the K-nearest neighbor algorithm is used to build a larger image. The fog recognition model was tested.
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