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提出了一种基于线支持区域的闪电通道识别算法 (LLSR),该算法首先应用对比度拉伸和高斯匹配滤波方法对闪电通道图像进行预处理,以增强闪电通道的对比度;然后自动检测出包含闪电通道的线支持区域,并用最小外接矩形包含这些区域;最后在各个矩形区域内分别使用最大类间方差Otsu阈值法进行分割,得到闪电通道识别结果。试验结果表明:LLSR具有良好的局部特性和自适应性,它不仅能自动提取低对比度闪电图像的通道,还能自动提取具有复杂背景闪电图像的通道,自动提取结果在视觉上与人眼观测结果一致。且定量评估结果表明:LLSR相比传统算法具有更好的分割精度。 相似文献
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该文实现了3种常见的阈值算法在闪电通道识别中的应用。针对某些闪电通道图像对比度较低的特点,首先对原始图像去除背景光照不均的影响并进行图像增强,再根据所处理的闪电通道图像的具体情况,选择全局自适应阈值法、局部自适应阈值法或基于Otsu自适应阈值的Canny算子对增强后的图像进行边缘检测,进而对闪电通道进行识别。对所提取到的闪电通道进行形态学和细化处理,最终提取到由连续的像素点序列表示的闪电通道。针对数字图像中闪电通道背景的不同特点,文中提到的3种阈值方法能够有针对性地对不同图像进行通道检测,在保证准确获得清晰边缘信息的同时,较好地兼顾了对弱边缘信息的提取,有效保证了对闪电通道的识别效果。 相似文献
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