结合图像特征与超像素分区合并的云量密度计算方法

本发明属于计算机视觉领域，具体涉及一种结合图像特征与超像素分区合并的云量密度计算方法，及其对应的装置。该方法包括：一、对包含天空和云层的原始图像P0进行预处理，得到对应不同色彩空间的灰度图像H1、HSV图像P1、Lab图像P2，以及颜色增强图像E1和灰度增强图像E2；二、将P0划分为多个超像素区域，然后结合H1、P1、P2、E1、E2的特性信息，对背景进行排除；并对属于云层或天空的超像素区域进行逐步合并；三、提取超像素区域的S通道和Lab色彩空间三通道的值，生成四维特征向量，并输入到K‑means算法中进行聚类。四、根据K‑means算法的聚类结果计算云量密度。本发明解决了现有传统图像分割技术难以处理天空与云层的图像分割任务的问题。