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基于智能图像的大气污染灾害等级判定研究

作者:刘艳玲智能图像大气污染灾害等级等级判定

摘要:针对当前大气污染灾害等级评价方法存在准确性和实时性差等问题,提出了基于智能图像的大气污染灾害等级鉴定方法。给出含噪大气污染图像,依据图像自身信号强度与噪声信号强度的差异性,利用噪声极值检测出图像中的噪声点。基于图像受到的噪声污染程度自适应选取不同尺寸图像滤波窗口,利用自适应中值滤波方式增强大气污染图像。将增强后的图像引入至大气污染灾害等级鉴定中,分别计算标准差、平均梯度、熵以及空间频率等能够反映大气污染图像变化的参数,并结合图像特征相似度衡量标准Canberra距离定义,构建大气污染灾害等级鉴定模型。将待鉴定大气污染图像代入模型中,并融合我国大气污染灾害等级判定标准,输出最终污染等级鉴定结果。实验结果表明,该方法污染等级鉴定准确率高,且具有较强地实时性。

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灾害学

《灾害学》(CN:61-1097/P)是一本有较高学术价值的大型季刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《灾害学》杂志曾连续两届荣获全国优秀科技期刊评比三等奖;2001年首批进入中国期刊方阵,为“双效期刊”;《灾害学》杂志目前是中国科学引文数据库CSCD(扩展库)来源期刊、中国科技优秀期刊、“RCCSE中国优秀学术期刊”。

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