IPO是什么意思

1、 灰度阈值法 在图像中,由于云层的高反射率,因此其灰度值要明显高于其他地物。基于这个前提,可以用灰度阈值来进行云层检测。主要有两种方法来确定阈值: 1)直方图数据法,根据先验知识来确定阈值 2)图像统计法,利用统计信息来确定阈值 灰度阈值法很容易实现,而且效率较高。但是其云检测的精度不高,不能对各种情况的图像都适用,因此灰度阈值法经常作为云层检测的一个部分而使用。 2、 纹理检测法 2.1 分形维数 分形理论最早由takayasu 于1990年完善,分形理论认为自然界的许多物体都具有连续的纹理特征。分形维数是分形理论中用来描述形态复杂度的一种指标。在分形维数的计算方法可以参考zhang 在2005年提出的box-counting 维数法。具体算法如下: 1)将一幅M M ?的二维的灰度图像转成三维,即)),(,,(y x f y x ,其中),(y x f 为图像的灰度值。 2)用r r ?的格网拆分图像,在三维的)),(,,(y x f y x 中,即可以产生h r r ??的立方体,]/[M G r h ?=。其中G 为立方体内的不同灰度值的个数。 3)假设在格网),(j i 中,最小的灰度值存在于立方体k 中,最大的灰度值存在于立方体l 中。因此可以覆盖格网内全部灰度值的最小立方体数为1),(+-=k l j i n r 4)用下列公式计算可以覆盖整幅图像的立方体数:∑= j i r r j i n N , ),( 5)计算分形维数)/1log()log(lim r N D r = 分形维数指标(D )表现物体的复杂程度,物体越复杂D 值越大。因此在遥感图像中,由于地物包含更多的纹理信息且灰度变化频繁,因此地物的分形维数D 要大于云层的分形维数。 2.2 角二阶距 角二阶矩是灰度共生矩阵像素值平方的和,也称为能量,是图像灰度分布均匀性的度量,主要用于观察影像纹理粗细和方向性特征。从图像整体来看,角二阶矩值越大,则纹理较粗,反之则较小,因此云层的ASM 值要大于地物。。角二阶矩的计算方法为: ∑∑-=-== 10102) ,(?L i L j j i p Energy 3、 云层检测识别树 不论纹理云检测方法还是灰度云检测方法都无法100%的识别图像中的云层,因此我们提出了云层检测识别树的方法,将多种检测算法综合起来,提高云层检测的效率。计算如下: 1)首先对图像进行分块,对每一块计算灰度阈值、分形维数D 和角二阶距ASM 2)对每一块先用灰度阈值判断是否为云,80%以上的认为是云,20%~80%的认为可能是云可能是地物,小于20%的认为是地物。 3)利用分形维数D 值,按图中给的数值进行判断。 4)利用角二阶距ASM ,按图中给的数值进行判断。 5)最后运用形态膨胀算法,对云区域进行形态膨胀拟合,形成云层二值图,完成云检测。