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基于Canny算法的图像天气状况识别开题报告

 2022-01-05 08:01  

全文总字数:1695字

1. 研究目的与意义及国内外研究现状

目前,随着人们对于了解实时天气状况的需求度增加,实时上传天气景象图片已经成为众多天气软件所必备的。然而人们只能针对图片自我进行识别,辨别出晴雨天。为此,本课题想针对现有的天气软件中实时上传的天气状况的图片,能够通过算法对于图片中较为明显的天气状况进行识别,分辨出雨天,方便人们了解实时实地的天气状况,从而能够对气象局发布的天气预报进行评估。

本课题的目的是基于canny算法能分辨出图片中的雨天。通过本课题,深刻了解算法。同时,培养学生综合应用所学基础理论和专业知识,进一步提高和训练学生分析、解决问题的能力。

本课题的研究意义是对图片的雨天进行识别,方便人们了解实时实地已上传图片的天气状况,减小气象局对天气预测的误差。

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2. 研究的基本内容

本课题主要研究基于Canny算法的图片中天气状况识别的实现,在整个过程中完成以下工作:以已有的拍摄的天气状况的图片为具体对象,通过MATLAB进行图片处理,利用Canny算法进行边缘检测。Canny算法采用二维高斯函数的任意方向上的一阶导数为噪声高斯滤波器,利用与图像卷积进行平滑滤波,然后对经过滤波之后的图像寻找局部梯度极大值,用“非极大值抑制”技术对平缓后的图像处理后,得到最后我们要检测出的图像边缘,提取出图像中对象与背景间的交界线,从而进行是否下雨的识别。最后根据选取图片进行检测与完善。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

实行方案:在网上或者图书馆查阅相关资料,深入了解课题内容。了解canny算法,完成算法的编写,选取较为明显的雨天图片进行测试,记录结果,继而完善。

进度:

2016.12.1-2016.12.20 查阅资料,完成选题,确定论文大致内容

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4. 参考文献

[1] 连静.图像边缘特征提取算法研究及应用[d].吉林:吉林大学,2008.

[2] 张玲艳.基于canny理论的自适应边缘检测方法研究[d].西安:西北大学,2009.

[3] 赵宏中,张彦超.基于canny边缘检测算子的图像检索算法[

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