Visibility is a very important meteorological metric and is particularly relevant in populous cities such as Hong Kong. Visibility in Hong Kong is quite low throughout the year due to air pollution from vehicle exhaust and other pollution sources in surrounding cities. By Ding. The topography and geography of the hilltops make Hong Kong’s visibility very poor when winds from the north occur. Visibility also directly affects the tourism industry, which is one of Hong Kong’s important economic pillars. Therefore, this has promoted the Hong Kong Meteorological Observatory (HKO) to provide this useful meteorological information to the public. At present, the common method for measuring visibility in the world is to use human observation to obtain it. Manual observation and determination of various land landmarks are used to determine the visible distance. This kind of investigation obviously involves a human element. In December 2006, at a workshop hosted by the City University of Hong Kong, the Hong Kong University of Science and Technology proposed the industrial application issue of “automatic calculation of atmospheric visibility based on real-time images of video cameras”, which is to seek to develop an efficient automatic It is a specialized algorithm that calculates popularity visibility by automatically processing images captured by video cameras. The key to this method is how to determine the visibility of the image by selecting the unique characteristics of the image. Star calculation, thus realizing a real-time automatic visibility calculation system. This article ll: Based on this requirement, we propose…’r a method of automatic visibility measurement and calculation based on the visual characteristics of video images. Experimental data shows that the algorithm is “jili”. Correct and valid.
A chave para utilizar a teoria fractal para extrair informação marginal numa imagem é calcular a dimensão fractal da imagem. Existem muitos métodos para calcular a dimensão fractal. Entre eles, a dimensão da caixa foi utilizada anteriormente no domínio do processamento de imagens devido ao seu cálculo relativamente simples e à sua avaliação visual. Extensa, mas a dimensão da caixa também tem o problema de os resultados contabilísticos serem inconsistentes com as expectativas teóricas. O modelo de campo aleatório discreto Fractal Brown (DFBR) na teoria fractal foi proposto por Pentland porque as imagens em escala de cinzentos compostas pelo mapeamento da superfície da maioria das cenas naturais satisfazem o campo aleatório isotrópico fractal Brown. Tendo em conta as caraterísticas dos dados de impressões de teledeteção, o autor utiliza o modelo DFBR para tentar conceber um método de cálculo da dimensão fractal dos pixels e utiliza a programação em linguagem Matlab para completar o processo e extrair a informação marginal das impressões de teledeteção de alta resolução.
Utilize o algoritmo acima para extrair as margens da imagem. Primeiro, confirmar o tamanho da janela de cálculo. Quando a janela de cálculo 13 é de 5×5, embora a informação sobre os bordos da imagem seja rica, a continuidade não é boa, muitos bordos subtis estão misturados e a dimensão fractal muda muito, aparecem valores anormais da dimensão fractal e os bordos da estrada não são excelentes, a informação sobre o padrão de aragem é redundante e a zona residencial está misturada (ver Figura 5b). A principal razão é que, quando a janela é 5×5, existem apenas dois conjuntos de variáveis que participam no ajuste dos parâmetros, o que resulta numa baixa precisão da dimensão fractal obtida. Quando a janela é de 7×7, o contorno da imagem é nítido, a informação dos bordos de cada objeto é excelente, o valor anormal da dimensão fractal é pequeno, as ravinas e os limites das estradas nas duas direcções diagonais da imagem são proeminentes, as linhas de aragem são claras e a estrutura interna da área residencial é óbvia. A informação marginal está bem representada (ver Figura 5c). Quando a janela El se torna cada vez maior, devido ao aumento das variáveis envolvidas no ajuste, a dimensão fractal é relativamente estável. No entanto, à medida que a janela aumenta, a perda de informação sobre os bordos da imagem torna-se cada vez mais evidente, como estradas, ravinas, limites, arados e Em comparação com a imagem de janela pequena, a estrutura interna da textura da zona residencial é esbatida e os pormenores e caraterísticas dos bordos não são óbvios.
O cálculo quantitativo da visibilidade meteorológica tem um significado prático extremamente importante para a aviação, os transportes e o turismo. O estudo de um método contabilístico simples e prático tem um certo valor social. O artigo estuda principalmente um método baseado no processamento dos bordos da imagem, que utiliza o gradiente dos bordos da imagem, o contraste, a luminosidade e outras caraterísticas intrínsecas da imagem para determinar quantitativamente a visibilidade de marcadores predefinidos no solo com base em limiares predefinidos, conseguindo assim o cálculo automático da visibilidade com antecedência. o objetivo de. O método deste artigo verifica a viabilidade e a eficácia da utilização destas caraterísticas intrínsecas das imagens para calcular a visibilidade através da comparação de dados experimentais.
Este artigo está organizado da seguinte forma: 1) A definição de visibilidade na ciência atmosférica pequena é dada e a complexidade da definição de visibilidade na ciência atmosférica é analisada, e então uma definição simplificada de visibilidade baseada no processamento de imagem é dada, de modo que o j básico: O algoritmo de visibilidade para processamento de imagem não é viável; 2) Dê tt com base na definição acima; um método de cálculo de visibilidade baseado na borda da imagem: 3) Utilizar o algoritmo acima referido para dar os resultados experimentais e analisar a exatidão das condições e a eficácia dos resultados experimentais; 4) Conclusões e expectativas.
}i Atualmente, o método comum utilizado para medir a visibilidade no mundo é a observação humana. Os investigadores manuais inferem a distância real que pode ser vista através da localização de vários marcadores terrestres (1andmark) metros. Este tipo de investigação tem obviamente elementos artificiais. Este artigo estuda um método baseado no processamento dos bordos da imagem, que utiliza as caraterísticas inerentes às imagens, tais como o gradiente dos bordos da imagem em rede, o contraste e o brilho, para determinar a visibilidade de marcadores terrestres predefinidos com base em limiares predefinidos e, em seguida, calcula automaticamente a H que pode ser vista. Finalmente, os resultados experimentais são apresentados e analisados para clarificar a viabilidade, fiabilidade e precisão do algoritmo.
Gateway de computação periférica
A chamada "capacidade de ver" refere-se à capacidade visual dos nossos olhos. Há muitos factores que determinam esta capacidade visual. Em primeiro lugar, depende da visão de cada um. Ao mesmo tempo, também determina: o campo de visão do observador depende da forma do objeto alvo, do tamanho do objeto e do contraste entre o fundo e as caraterísticas de cor do objeto alvo e do fundo. O contraste de cor e o contraste de largura determinam a iluminação durante a observação, a existência ou não de objectos mais brilhantes para além do objeto alvo e, mais importante ainda, a transparência da atmosfera. Estes factores mudam muito com o tempo e o local. A alteração do valor "visibilidade" também é bastante impressionante.