基于K均值聚类算法的雾天识别方法研究

• 作者: 孟凡军 徐冠雷 李天伟 韩云东
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 雾天 自动识别 K均值聚类算法 图像饱和度
• 年，卷（期）: 2015,（22）
• 所属期刊栏目: 航空航天航海技术
• 页码范围: 80-83
• 页数: 4页
• 分类号: TN958-34|TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2015.22.024

摘要

为实现视频监控设备对雾天天气现象的自动识别,提出了基于K均值聚类算法的雾天天气现象自动识别方法.该方法通过分析雾天天气现象对视频图像采集的影响,提取图像饱和度的均值、方差为特征参数,并利用K均值聚类算法对训练图像进行分类,得到不同图像类别的聚类中心,测试阶段计算不同图像与聚类中心的相异度即可完成分类.实验结果表明,该方法简洁高效,易于实现对大规模图像数据的处理,并能实现图像分类后类别的标注,对雾天的识别率高于90%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩云东	海军大连舰艇学院航海系	53	177	8.0	10.0
2	徐冠雷	海军大连舰艇学院军事海洋系	38	428	9.0	20.0
3	李天伟	海军大连舰艇学院航海系	76	302	9.0	12.0
4	孟凡军	海军大连舰艇学院航海系	9	26	3.0	4.0