史 靜, 朱 虹, 韓 勇

(西安理工大學(xué) 自動化與信息工程學(xué)院,西安 710048)

用天氣預(yù)報來獲得天氣狀態(tài)的模式已經(jīng)被大家熟知并廣泛應(yīng)用. 但是,對于視頻監(jiān)控領(lǐng)域,如果需要24小時全天候的室外監(jiān)控系統(tǒng),利用圖像畫面自動判斷天氣狀況,是一個必須面對的問題. 然而,由于監(jiān)控場景的景物豐富性,使得天氣變化在畫面上呈現(xiàn)的信息很弱,這就使得基于圖像來進(jìn)行天氣狀態(tài)的估計[1-5]成為難點(diǎn)問題.

文獻(xiàn)[1]通過提取圖像中天空,陰影,反光,對比度,霧等特征,然后利用一種投票機(jī)制完成對天氣狀況的分類估計; 文獻(xiàn)[2]通過提取圖像的功率譜斜率特征,對比度特征,噪聲特征,飽和度特征進(jìn)行訓(xùn)練,實(shí)現(xiàn)對天氣狀況的分類估計. 文獻(xiàn)[3]利用HSI顏色直方圖等特征,識別輔助駕駛系統(tǒng)中的晴天和雨天的天氣狀態(tài). 文獻(xiàn)[4]利用圖像的天空,陰影,雨,雪的特征對陰晴雨雪四類天氣進(jìn)行分類.

這些方法不是應(yīng)用領(lǐng)域有所局限,就是在提取特征方面較為復(fù)雜[6,7],鑒于此本文利用詞袋模型和空間金字塔匹配對圖像的天氣狀態(tài)進(jìn)行判別.

首先,采用SIFT特征[8]描述子提取特征,并且對其采用K-Means聚類構(gòu)建詞袋模型的字典,再用字典對每一個圖像進(jìn)行量化形成字典原子[9,10]的統(tǒng)計直方圖.然后,通過空間金子塔匹配模型[11,12]分層統(tǒng)計每一個子塊的字典原子的統(tǒng)計直方圖,最后將利用空間金字塔匹配模型生成的特征作為圖像的特征訓(xùn)練和測試分類器. 其處理流程如圖1所示.

圖1 圖像分類流程圖

1 天氣狀態(tài)識別的詞包模型

用于天氣狀態(tài)分類識別的詞包模型[13]的構(gòu)建,主要分為特征提取,視覺詞典的構(gòu)造,圖像的詞典結(jié)構(gòu)描述,空間金字塔的匹配幾個方面.

1.1 特征提取

晴天相比于陰天,在畫面上呈現(xiàn)的視覺特性是明亮、清晰. 考慮大場景的多樣性,本文采用了具有平移、旋轉(zhuǎn)、縮放、甚至仿射變換保持不變性的圖像SIFT特征. 如圖2所示,是對一幅圖像提取SIFT特征的示例. 圖(b)標(biāo)出了SIFT特征的位置、方向和大小,圖中箭頭的長度表示大小,箭頭為方向,箭頭的起點(diǎn)為特征位置.

圖2 圖像的SIFT特征示例

1.2 視覺詞典的構(gòu)造

將每一個SIFT特征描述子看做詞匯,借助KMeans聚類算法將詞義相近的詞匯進(jìn)行合并. 首先,從訓(xùn)練樣本中隨機(jī)選出一部分圖像,對其SIFT特征描述子進(jìn)行聚類,聚類中心作為字典原子,組成視覺詞典.因?yàn)檫@里的聚類中心是構(gòu)建詞典的字典原子,所以,聚類的類別數(shù)越多,則表明字典越豐富. 綜合考慮對場景特征的表達(dá)能力,本文設(shè)置的聚類類別數(shù)為200.

1.3 圖像的詞典結(jié)構(gòu)描述

圖像的詞典結(jié)構(gòu)描述就是求取圖像的每個字典原子的統(tǒng)計直方圖,一般該直方圖是詞典中的用詞頻次構(gòu)成,為了更加細(xì)致地表述詞典原子的影響程度,本文提出了一種基于最小二乘的詞典原子影響程度統(tǒng)計方法,具體描述如下.

設(shè)D=[d1,d2,···,dm]是n×m的矩陣,列向量di為第i個n維的字典原子.s是一個SIFTn維的描述子,x為m的列向量,表示每一個字典原子di對該SIFT特征描述子的影響程度,則：

為了選取最合適的x讓式(1)成立,引入殘差平方和函數(shù)E：

如果矩陣DTD非奇異則x有唯一解：

對于一幅圖像的SIFT特征描述子的集合S={s1,s2,···,sk}來說經(jīng)過上述運(yùn)算可得到x1,x2,···,xk的一組字典表示系數(shù),則該幅圖像的量化直方圖X為：

1.4 空間金字塔匹配

為了彌補(bǔ)BOF模型中圖像空間信息的不足的缺點(diǎn)而引入金字塔匹配,金字塔匹配是為了獲得多尺度的圖像詞典結(jié)構(gòu)特征.

首先,對圖像求取SIFT特征,然后對SIFT特征圖像進(jìn)行尺度劃分,將圖像劃分為0,…,L個尺度,如圖3所示,將圖像分為3個尺度level 0,level 1,level 2. 這里我們將圖像的尺度l下的圖像劃分稱為劃分為2l-1×2l-1的子圖像塊. 那么對于圖3我們將會將將圖像依次分為1,4,16個圖像子塊,再對每一個圖像塊我們將會依據(jù)上述利用圖像的詞典結(jié)構(gòu)描述得到圖像塊的量化直方圖,那么我們將會得到 2l-1×2l-1個直方圖.然后將每一個尺度下的所有直方圖拼接成一個直方圖,由于不同尺度對于圖像描述的貢獻(xiàn)不同,不同尺度下我們將賦予不同的權(quán)值,顯然大尺度的權(quán)重小,而小尺度的權(quán)重大,因此定義權(quán)重為這樣我們在進(jìn)行圖像各個尺度下的直方圖拼接是對于不同的尺度圖像塊乘以相應(yīng)的權(quán)重. 最后將得到的這個拼接的直方圖就稱為金字塔特征.

圖3 空間金字塔特征

2 天氣狀態(tài)識別分類器的設(shè)計

鑒于支持向量機(jī)(SVM)[14]在解決小樣本非線性及高維模式識別問題中所表現(xiàn)出的特有優(yōu)勢,本文采用了SVM分類器和隨機(jī)森林分類進(jìn)行分類融合[15],完成對天氣狀況的分類識別.

對文獻(xiàn)[1]中數(shù)據(jù)庫的2000個測試樣本,有978個落在支持向量之間,而其中有304個是錯分類的樣本.為此,對小置信樣本的再處理,是提高識別準(zhǔn)確率的有效手段.

本文對第一次分類的結(jié)果,采用隨機(jī)森林進(jìn)行二次分類. 進(jìn)行二次分類后錯誤樣本數(shù)從336個降到了314個,識別率從83.2%提高到了84.3%.

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

本文采用文獻(xiàn)[1]提供的圖像數(shù)據(jù)集. 數(shù)據(jù)集由陰天與晴天兩類圖像組成,該圖像集共有1萬張圖像,其中每類樣本有5000張. 圖4為該數(shù)據(jù)集的部分圖像.

圖4 文獻(xiàn)[1]數(shù)據(jù)集的部分圖像

對于兩分類問題,即使是隨機(jī)猜也能達(dá)到50%的準(zhǔn)確率. 為了更好的表達(dá)算法的有效性,本文采用文獻(xiàn)[1]提出的歸一化識別率：

表1給出了與已有算法的對比測試實(shí)驗(yàn)結(jié)果,采用了文獻(xiàn)[1]中的圖像集,利用80%的圖像作為訓(xùn)練樣本訓(xùn)練SVM分類器和隨機(jī)森林分類器,20%用于測試. 這里,對訓(xùn)練樣本隨機(jī)選取了5次后得到的實(shí)驗(yàn)結(jié)果的均值和方差作為分類的準(zhǔn)確率. 可以看到,本文所提出的方法具有較小的方差和較大的歸一化識別率.由此也驗(yàn)證了本文算法的有效性.

為了進(jìn)一步驗(yàn)證本文方法的有效性[16],由于天氣狀態(tài)分類問題圖像測試庫缺乏,本文對自己采集的兩類場景圖像庫進(jìn)行測試,圖5為本測試集的部分樣本.

圖5 本文數(shù)據(jù)集中的部分圖像

表1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果對比(單位：%)

本測試集陰天圖像有289張,晴天圖像有352張,試驗(yàn)中每類圖像抽取200張用于訓(xùn)練,其余的圖像用于測試. 本次實(shí)驗(yàn)通過對5次的實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析可知傳統(tǒng)識別率可以達(dá)到92.53+0.16%.

4 結(jié)論

本文利用圖像場景分類的方法對于基于圖像的天氣場景分類方法進(jìn)行分類. 利用BOF模型和空間金字塔匹配求解基于圖像的天氣狀態(tài)識別問題,本文提出了最小二乘求解的最優(yōu)系數(shù)更加準(zhǔn)確地刻畫每一個字典原子的影響. 在分類方面本文提出了利用支持向量機(jī)隨機(jī)森林進(jìn)行兩次分類,提高了算法的識別準(zhǔn)確率.

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