基于SVM和决策树的自然图像低能见度天气现象识别

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一个地区的能见度不但反映了该地区大气环境的质量,并且与人们的生活有着密切相关的联系。通常,低能见度天气也严重地影响了人们的经济生产,因此其观测具有重要意义。大气环境能见度较低的原因与气象条件有着密切的关联,低能见度的天气现象主要有雨、雪、雾霾、沙尘等。本文提出了一种基于室外单幅自然图像的低能见度天气现象识别算法,该算法通过低能见度天气现象对图像光学信息的影响,提取图像的对比度、饱和度、亮度等特征参数信息进行训练和分类,在训练过程中根据各类别特征之间的距离建立分类决策树,并为决策树构建支持向量机(SVM)分
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