基于室外图像的天气现象识别方法

为提高室外视频监控的准确率,实现天气现象的自动观测,提出了一种基于室外图像的天气现象识别方法,该方法通过分析天气现象对图像的影响,提取图像功率谱斜率、对比度、噪声和饱和度等特征进行训练与分类,在训练过程中根据类别之间的特征距离建立分类决策树,并为决策树上非叶子节点构造支持向量机(SVM)分类器,并在每个分类器构造过程中通过对特征赋权值实现对特征的选择。通过对WILD图像数据库和采集图像集不同天气800个样本的测试,除了对降雨的识别率较低(75%)外,对晴、阴、雾天气的识别率均高于85%。