在天空圖像中提取云圖形的方法技術

本發明專利技術公開了一種在天空圖像中提取云圖形的方法，通過將天空圖像轉換為灰度圖像，進而將灰度圖像增強后基于最大類間方差法獲取最優的二值化閾值，基于該二值化閾值對增強后的灰度圖像進行二值化以獲得區分天空圖形和云圖形的二值化圖像。本發明專利技術的方法動態獲取二值化閾值，具有較好的適應性和準確性。

【技術實現步驟摘要】

本專利技術涉及數字圖像處理領域，具體涉及一種。
技術介紹
光伏發電功率的準確預測對電網調度的計劃安排及光伏電站的優化運行具有重 要意義。然而，光伏發電短期預測無法捕捉因云團瞬時遮擋造成輸出功率的瞬時大幅度波 動，導致預測精度有限。因此，對云團關鍵特征提取和描述的準確性，對于提高超短期預 測的精度具有重要的意義，進而對于提高光伏發電系統的效率、利用率以及電網的運行安 全性和穩定性具有重要的工程應用價值，對于地基天空圖像的云空識別具有十分重要的 意義。 由于天空中云種類繁多、變幻莫測。現有技術通常根據固定的全局閾值對天空圖 像進行處理，由于閾值選取的不同因此會對部分類型的天空圖像呈現較好的處理結果，其 余類型的天空圖像云提取效果較差。因此，選取固定閾值進行圖像云提取適應性差。
技術實現思路
有鑒于此，本專利技術提供一種，以提高云圖形提取 的適應性和準確性。 本專利技術的包括： 獲取天空圖像； 將所述天空圖像轉換為灰度圖像； 對所述灰度圖像進行對比度增強，獲取增強后的灰度圖像； 對于每一個可能的二值化閾值，根據所述二值化閾值對所述增強后的灰度圖像的 像素進行分類，并計算分類后的像素的灰度級的類間方差，獲取類間方差最大的二值化閾 值； 根據所述類間方差最大的二值化閾值對所述增強后的灰度圖像進行二值化，以獲 得天空圖像中的云圖形。 優選地，對所述灰度圖像進行對比度增強，獲取增強后的灰度圖像包括： 獲取所述灰度圖像中像素灰度級的聚集區間，占總像素數量預定比例的像素的灰 度級位于所述聚集區間內； 對于像素灰度級位于所述聚集區間內的像素，根據如下公式進行灰度變換：，其中，X為像素原灰度級，y為增強后的灰度級，a為所述聚集區間下 限，b為所述聚集區間上限，T為灰度級的最大值； 對于灰度級小于所述聚集區間下限的像素，將像素的增強后的灰度級設置為0 ; 對于灰度級大于所述聚集區間上限的像素，將像素的增強后的灰度級設置為灰度 級的最大值。 優選地，所述類間方差根據如下公式計算： δ2(?) =ω^μ-μ^^ω^μ-μ^2, 其中，δ2(t)為所述類間方差，t為所述二值化閾值，Τ為灰度級的最大值，ΜΧΝ為 所述灰度圖像的分辨率，μ為所述增強后的灰度圖像的平均灰度，μc為根據二值化閾值分 類為天空圖形的像素的平均灰度，μi為根據二值化閾值分類為云圖形的像素的平均灰度， 仁為所述增強后的灰度圖像中灰度級為i的像素的數量。若灰度圖像周圍存在非有效區域， 將非有效區域灰度值設置為空值，進行對比度增強。 優選地，所述增強后的灰度圖像的平均灰度根據如下公式計算： 所述根據二值化閾值分類為天空圖形的像素的平均灰度根據如下公式計算： 所述根據二值化閾值分類為云圖形的像素的平均灰度根據如下公式計算： 其中，p⑴為灰度級為i的像素點在所述增強后的灰度圖像中的出現概率。 優選地，所述預定比例為98%。 優選地，所述灰度級最大值為255。 優選地，所述方法所涉及的數據范圍僅包含原始圖像文件中的圓形天空圖像區 域。 通過將天空圖像轉換為灰度圖像，進而將灰度圖像增強后基于最大類間方差法獲 取最優的二值化閾值，基于該二值化閾值對增強后的灰度圖像進行二值化以獲得區分天空 圖形和云圖形的二值化圖像。本專利技術的方法動態獲取二值化閾值，具有較好的適應性和準 確性。【附圖說明】 通過以下參照附圖對本專利技術實施例的描述，本專利技術的上述以及其它目的、特征和 優點將更為清楚，在附圖中： 圖1是本專利技術實施例的的流程圖； 圖2是本專利技術實施例的天空圖像對應的灰度圖像； 圖3是根據本專利技術實施例的方法獲得增強后的灰度圖像； 圖4是根據本專利技術實施例的方法處理獲取的可以獲取云圖形的二值化圖像。【具體實施方式】 以下基于實施例對本專利技術進行描述，但是本專利技術并不僅僅限于這些實施例。在下 文對本專利技術的細節描述中，詳盡描述了一些特定的細節部分。對本領域技術人員來說沒有 這些細節部分的描述也可以完全理解本專利技術。為了避免混淆本專利技術的實質，公知的方法、過 程、流程、元件和電路并沒有詳細敘述。 此外，本領域普通技術人員應當理解，在此提供的附圖都是為了說明的目的，并且 附圖不一定是按比例繪制的。 除非上下文明確要求，否則整個說明書和權利要求書中的"包括"、"包含"等類似 詞語應當解釋為包含的含義而不是排他或窮舉的含義；也就是說，是"包括但不限于"的含 義。 在本專利技術的描述中，需要理解的是，術語"第一"、"第二"等僅用于描述目的，而不 能理解為指示或暗示相對重要性。此外，在本專利技術的描述中，除非另有說明，"多個"的含義 是兩個或兩個以上。 圖1是本專利技術實施例的的流程圖。 如圖1所示，所述在天空圖像中提取云圖像的方法包括如下步驟： 步驟S100、獲取天空圖像。 所述天空圖像可以根據地基觀測設備（例如全天空成像儀）實時拍攝獲得。在本 實施例中，所述天空圖像為采用RGB色彩模式的圖像。應理解，天空圖像也可以為HIS色彩 模式或YUV色彩模式的圖像。 步驟S200、將所述天空圖像轉換為灰度圖像。 通過色彩變化，可以將每個像素的屬性由RGB空間變換到灰度空間，從而獲得灰 度圖像。灰度圖像可用灰度級矩陣表示。圖2是本專利技術實施例的天空圖像對應的灰度圖 像。可以看出，雖然通過人眼容易區分云圖形，但是，由于光線變化，云圖形內部的灰度存在 變化。 步驟S300、對所述灰度圖像進行對比度增強，獲取增強后的灰度圖像。圖2周圍存 在非有效黑色區域，將黑色區域灰度值設置為空值，進行對比度增強。 對比度指的是一幅圖像中明暗區域最亮的白和最暗的黑之間不同亮度層級的測 量，即指一幅圖像灰度反差的大小。本專利技術采用灰度變換的方法增強對比度。灰度變換增 強不改變原圖像中像素的位置，只改變像素點的灰度值，并逐點進行，和周圍其他的像素點 無關。對比度增強的原理如下：設一幅比較模糊圖像的灰度值主要集中在之間，若能 將之間的灰度值均勻的分布在0~255之間，圖像會變得更清晰。同時將小于a的 灰度值賦值為〇;大于b的灰度值賦值為255。對灰度圖像進行對比度增強，可以使得灰度 圖像中作為背景的天空圖形和作為前景的云圖形更加容易區分。 具體地，步驟S300包括： 步驟S310、獲取所述灰度圖像中像素灰度級的聚集區間，占像素總數量預定比例 像素的灰度級位于所述聚集區間內。 例如，可以將預定比例設置為98%，則，本步驟需要尋找容納有98%的像素的灰 度聚集區間。對于圖2所示的圖像，其98%的像素灰度值落入，轉化為256級 灰度的灰度級，所述聚集區間為。也即，聚集區間中a= 97,b= 255。 更具體地，可以采用如下方式獲取所述聚集區間： 步驟S311、對所有像素按照灰度級或灰度值排序。 步驟S312、獲取灰度級最小的占總數第一比例的像素集合中的最大灰度級作為所 述聚集區間的下限。 步驟S313、獲取灰度級最大的占總數第二比例的像素集合中的最小灰度級作為所 述聚集區間的上限。其中，第一比例和第二比例與所述預定比例三者的和為1。例如，對于圖2所示的圖像，對所有像素按灰度值排序后，灰度級最小的占總數 1 %的像素集合中最大的灰度級為97,因此，將97作為聚集區間的下限。灰度當前第1頁1 2 本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種在天空圖像中提取云圖形的方法，包括：獲取天空圖像；將所述天空圖像轉換為灰度圖像；對所述灰度圖像進行對比度增強，獲取增強后的灰度圖像；對于每一個可能的二值化閾值，根據所述二值化閾值對所述增強后的灰度圖像的像素進行分類，并計算分類后的像素的灰度級的類間方差，獲取類間方差最大的二值化閾值；根據所述類間方差最大的二值化閾值對所述增強后的灰度圖像進行二值化，以獲得天空圖像中的云圖形。

【技術特征摘要】

【專利技術屬性】
技術研發人員：王飛，李紅萍，甄釗，米增強，
申請(專利權)人：華北電力大學保定，
類型：發明
國別省市：河北;13