基于区域分割和二值分类的可见光卫星图像云检测方法(英文)

提出了一种基于图像区域分割和二值分类的可见光卫星图像云检测方法。首先,在HSV颜色空间中利用迭代的最大后验概率和极大似然估计方法将图像划分为若干个区域(子图像);然后,对各个子图像提取SIFT点构建其特征袋表示,最后,训练最近邻分类器和线性SVM来实现对各个子图像云区与非云区的二值分类。实验结果表明,本文提出的可见光卫星图像云检测方法的有效性。