改进的夜空云图分割算法：基于先验阈值面

本文主要探讨了一种针对夜空云图的分割算法，名为"基于先验阈值面的夜空云图分割算法"，该研究是基于国家自然科学基金项目(No．61271314)的支持。文章的作者团队由黄茜、汪玉琳、王少龙和汤达浚四位专家组成，他们分别在图像处理、模式识别、智能信息处理及其应用等领域具有深厚的研究背景。 夜空云图分割在实际应用中面临诸多挑战，如大气污染、月光照射以及黄道带光等因素导致图像的复杂性和动态变化。传统的阈值法依赖单一像素灰度值和邻域信息，对于背景变化大且灰度不均匀的云图处理效果有限。为解决这个问题，作者团队通过对大量夜空云图进行深入统计分析，揭示了两个关键的先验特征，即云图在特定条件下呈现的规律性。 算法的核心思想是首先通过先验特征识别出可信的背景区域，然后在这个基础上进行多项式拟合，建立一个随着图像区域信息变化的阈值面。这个阈值面的特点是其上的每个值都位于目标（云）和背景之间，这样可以有效地分离云与背景，提高分割的精确度。相比于传统的单阈值方法，这种算法展现出更高的适应性和准确性，特别在处理受干扰的云图时，能够取得更好的分割效果。 关键词包括云检测、多项式拟合和先验阈值，这些关键词揭示了文章的核心技术路径和研究焦点。从分类号TP391可以看出，本文的研究属于计算机视觉和图像处理领域中的图像分割技术，特别是针对特定环境条件下的夜空云图处理。 这篇文章提供了一种创新的云图分割策略，它不仅提高了分割精度，还扩大了应用范围，为处理复杂环境下的夜空云图提供了一种有效的工具。这对于天文学、气象学以及其他依赖高质量夜空图像分析的应用具有重要意义。