Abstract-I detta papper föreslår vi en automatisk och effektiv molndetektionsalgoritm för färgantenn fotografier. Baserat på de egenskaper som härrör från observationer och statistiska resultat på ett stort antal färgantennfotografier med molnlager, presenterar vi ett nytt progressivt förfiningssystem för att upptäcka moln i färgantennfotografier. Vi bygger först en signifikanskarta som belyser skillnaden mellan molnregioner och icke-molnregioner. Baserat på signifikanskartan och den föreslagna optimala tröskelinställningen, får vi ett grovt molndetekteringsresultat som klassificerar indataantennen fotografi i kandidatmoln regioner och icke-moln regioner. För att på ett korrekt sätt upptäcka molnregioner från kandidatmoln regioner, bygger vi sedan en robust detaljkarta som härrör från en flerskalig bilateral nedbrytning för att vägleda oss att ta bort icke-moln regioner från kandidatmoln regioner. Slutligen utför vi ytterligare en guidad fjäderdragning för att uppnå vårt slutliga molndetekteringsresultat, som upptäcker halvtransparenta moln pixlar runt gränserna för molnområden. Den föreslagna metoden utvärderas både visuellt och kvantitativt, och utvärderingsresultaten visar att vår föreslagna metod fungerar bra för molndetektering av färgantennfotografier.
Zhang och Xiao REF föreslog en automatisk och effektiv algoritm för molndetektering baserad på observationer och statistik om fjärranalysbilder.
Cloud Detection of RGB Color Aerial Photographs by Progressive Refinement Scheme
{'venue': 'IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing', 'journal': 'IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}