用于天空/云图像分割的颜色空间与分量的系统研究
计算机视觉与模式识别
2017-01-18 v1
摘要
使用基于地面的全天空成像仪(WSI)进行天空/云成像是理解云量和天气模式的一种经济有效手段。在这些图像中准确分割云是一项具有挑战性的任务，因为云不具有任何清晰结构。文献中已提出几种使用不同颜色模型的算法。本文提出一种系统方法，用于选择最优分割天空/云图像的颜色空间与分量。主要使用主成分分析(PCA)和模糊聚类进行评估，我们确定了该任务最合适的颜色分量。
引用
@article{arxiv.1701.04520,
title = {Systematic study of color spaces and components for the segmentation of sky/cloud images},
author = {Soumyabrata Dev and Yee Hui Lee and Stefan Winkler},
journal= {arXiv preprint arXiv:1701.04520},
year = {2017}
}
备注
Published in Proc. IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), Oct. 2014