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3种阈值方法在闪电通道图像识别中的应用

杨欣怡 吕伟涛 杨俊 张舸 马颖 姚雯 李清勇

杨欣怡, 吕伟涛, 杨俊, 等. 3种阈值方法在闪电通道图像识别中的应用. 应用气象学报, 2014, 25(4): 427-435..
引用本文: 杨欣怡, 吕伟涛, 杨俊, 等. 3种阈值方法在闪电通道图像识别中的应用. 应用气象学报, 2014, 25(4): 427-435.
Yang Xinyi, Lü Weitao, Yang Jun, et al. Applications of 3 threshold methods to the lightning channel image recognition. J Appl Meteor Sci, 2014, 25(4): 427-435.
Citation: Yang Xinyi, Lü Weitao, Yang Jun, et al. Applications of 3 threshold methods to the lightning channel image recognition. J Appl Meteor Sci, 2014, 25(4): 427-435.

3种阈值方法在闪电通道图像识别中的应用

资助项目: 

国家自然科学基金项目 41075003,41105121

中国气象科学研究院基本科研业务费专项 2013Z006

详细信息
    通信作者:

    吕伟涛, email: wtlu@cams.cma.gov.cn

Applications of 3 Threshold Methods to the Lightning Channel Image Recognition

  • 摘要: 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。
  • 图  1  算法流程图

    Fig. 1  Algorithm flowchart

    图  2  图像预处理结果

    (a) 闪电通道原图,(b) 背景图像,(c) 背景差法获得的闪电通道图像,(d) 增强后的闪电通道图像

    Fig. 2  Image preprocessing results

    (a) the original image of the lightning channel, (b) background image, (c) the lightning channel image obtained by the frame difference method, (d) the enhanced lightning channel image

    图  3  3种阈值方法闪电通道识别结果

    (a) 自适应阈值的Canny算子,(b) 全局自适应阈值法,(c) 局部自适应阈值法

    Fig. 3  Results of the lightning channel recognition by three kinds of threshold methods

    (a) adaptive Canny operator method, (b) global adaptive threshold method, (c) local adaptive threshold method

    图  4  形态学处理结果

    Fig. 4  Morphological processing result

    图  5  闪电通道细化结果

    Fig. 5  The result of the morphological skeleton

    图  6  闪电通道识别结果示例1

    (a) 闪电通道原图,(b) 自适应阈值的Canny算子,(c) 全局自适应阈值法,(d) 局部自适应阈值法

    Fig. 6  Lightning channel recognition of Example 1

    (a) the original image of the lightning channel, (b) adaptive Canny operator method, (c) global adaptive threshold method, (d) local adaptive threshold method

    图  7  图 6,但为闪电通道识别结果示例2

    Fig. 7  The same as in Fig. 6, but for Example 2

    图  8  图 6,但为闪电通道识别结果示例3

    Fig. 8  The same as in Fig. 6, but for Example 3

    图  9  闪电通道细化结果

    (a) 细化结果示例1,(b) 细化结果示例2,(c) 细化结果示例3

    Fig. 9  Results of the morphological skeleton

    (a) Example 1, (b) Example 2, (c) Example 3

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出版历程
  • 收稿日期:  2013-11-06
  • 修回日期:  2014-04-18
  • 刊出日期:  2014-07-31

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