[发明专利]一种基于单幅户外彩色图像的天气晴阴分类方法

权利要求书

1.一种基于单幅户外彩色图像的天气晴阴分类方法，其特征在于，所述方法包含以下步骤：

步骤1，针对户外彩色图像，提取天空频率直方图特征、阴影能量特征以及引入透射率特征，将此三种特征与已有特征共同组合构成候选天气特征集W；

所述的天空频率直方图特征f_sk、阴影能量特征f_sh以及透射率特征f_t，按如下步骤进行：

天空频率直方图特征f_sk的计算公式如下：

其中，p_ij为色区的像素频率，N_ij为像素个数，n为色区个数，σ_ij为对应的标准差，M为计算σ_ij时所选取的户外彩色图像的数量，p_ijk为第k幅户外彩色图像的像素频率，μ_ij为M幅图像的平均像素频率，γ为阈值；

阴影能量特征f_sh的计算公式如下：

其中，SE为阴影能量值，α、β为待定参数，以确保SE均匀有效地分布到0-1之间，labelEnergy为运用图割算法求得的每个被标记为阴影像素点的图割能量值，maxEnergy和minEnergy分别为labelEnergy的最大值和最小值；

根据暗通道先验公式可知J^dark＝0，再结合雾图像形成模型，可得透射率特征f_t的计算公式如下：

其中，Ω(x)为以像素x为中心的像素块集合，y为Ω(x)中的一个像素块，J^c(y)为无雾图像中c通道的y像素块，I^c(y)为输入图像中c通道的y像素块，A^c为c通道的全球大气光成分；

步骤2，根据Fisher-Random Forest特征重要性计算方法计算候选天气特征集W中的各天气特征重要性并进行特征选择，构成天气特征向量V_w；

步骤3，将天气特征向量V_w输入到训练好的随机森林分类器中实现对户外彩色图像的晴阴分类。

2.根据权利要求1所述的一种基于单幅户外彩色图像的天气晴阴分类方法，其特征在于：步骤1中，定义天空频率直方图特征f_sk、阴影能量特征f_sh以及透射率特征f_t，分别提取相应特征；结合已有的天气特征，构造候选天气特征集合W＝{天空频率直方图特征f_sk，阴影能量特征f_sh，透射率特征f_t，LAB颜色空间特征f_lab，对比度特征f_co，色调特征f_hue，反射光特征f_re，饱和度特征f_sa}。

3.根据权利要求1所述的一种基于单幅户外彩色图像的天气晴阴分类方法，其特征在于，步骤2的具体步骤如下：

步骤2-1，定义Fisher-Random Forest特征重要性，并计算W中的每种天气特征的Fisher-Random Forest特征重要性；

步骤2-1-1，提取W中的每种天气特征，将其输入到随机森林分类器中计算得到该特征每个维度的随机森林特征重要性；

步骤2-1-2，根据Fisher特征选择方法，计算W中的每种天气特征每个维度的Fisher分数；

步骤2-1-3，将每个维度的Fisher分数作为权重赋给对应维度的随机森林特征重要性并求和，最终得到该特征的Fisher-Random Forest特征重要性；

步骤2-2，以Fisher-Random Forest特征重要性和特征维度为指标，对W中的各天气特征进行特征选择，最终选择天空频率直方图特征f_sk、阴影能量特征f_sh、透射率特征f_t、对比度特征f_co以及饱和度特征f_sa联合构成天气特征向量V_w。