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基于像素偏转模型和机器学习的室外图像天空像素检测
摘要：
天空像素检测在计算机视觉中具有广泛的应用，它可以用于图像分割、目标检测、虚拟现实等多种领域。本文提出了一种基于像素偏转模型和机器学习的室外图像天空像素检测方法，通过对图像的像素进行偏转处理，提取出天空和非天空像素特征，并使用机器学习算法对天空像素进行分类。实验结果表明，该方法具有较高的准确率和鲁棒性。
关键词：天空像素检测；像素偏转模型；机器学习；特征提取；分类
Ⅰ.引言
天空像素检测是计算机视觉领域中的一个重要问题，它可以用于图像分割、目标检测、虚拟现实等多种领域。虽然现今已经出现了很多现有的天空像素检测算法，但是在室外环境下天空像素的识别还有许多难点。因为室外环境下天空像素的种类是非常多的，涵盖了蓝天、灰天、夜空、晴天等等，范围很广，而且容易受到气象情况的影响。所以如何准确地检测天空像素对于室外场景处理是非常重要的。
在本文中，我们提出了一种基于像素偏转模型和机器学习的室外图像天空像素检测方法。我们使用像素偏转模型对图像像素进行处理，分别提取出天空和非天空像素的特征，再使用机器学习算法对天空像素进行分类。该方法可以通过简单的处理提取出图像中的天空像素，并有着很好的性能。
本文的结构如下：首先介绍了相关研究工作，然后详细介绍了我们的天空像素检测算法，接下来还进行了实验，对该算法的准确性和鲁棒性进行了验证。最后对实验结果进行了总结，并提出了该算法的一些改进方向。
Ⅱ.相关研究
在过去几十年中，已经有许多研究工作针对天空像素检测问题进行了深入的研究。早期的工作主要集中在手工设计特征，并使用传统的分类算法对天空像素进行分类。例如，[1]中使用了基于颜色、边缘、纹理的特征来检测天空像素。[2]中使用了基于纹理和场景几何形状的特征来检测天空像素。这些手工设计的特征仍然在一定程度上是有效的，但是在复杂的室外环境下准确性较低，而且需要大量的调参工作。
近年来，深度学习技术已经被广泛应用于计算机视觉问题中。缺点是需要大量的数据和计算资源。[3]中提出了一种基于卷积神经网络的方法进行天空像素检测。[4]提出了一种基于特征学习的天空像素检测算法。然而，深度学习技术需要大量的数据和计算资源，因此，对于一般情况下没有足够的数据训练深度网络，用于检测天空像素效果会受到影响，同时训练和使用深度神经网络的时间和空间成本也非常高。
因此，本文提出了一种基于像素偏转模型和机器学习的室外图像天空像素检测方法，使用像素偏转模型提取特征，并使用传统机器学习算法对特征进行分类。
Ⅲ.方法
A.像素偏转模型
本文使用像素偏转模型来提取天空像素的特征。像素偏转模型的核心思想是将图像中的像素旋转、平移等运动，从而提取出像素之间的关系，从而实现特征提取的目的。其主要步骤如下：
1)计算图像的灰度值
我们首先将图像转换成灰度图像，通过灰度值可以更有效地区分出天空和非天空像素。
2)像素旋转
我们将图像的像素沿着不同的角度旋转，以提取这些像素之间的关系，并计算出旋转后的像素值。偏转角度可以根据实际情况进行选择，我们在实验中选择了0度、30度、60度和90度。
3)像素平移
我们将图像的像素沿着不同的方向平移，以更好地获取像素间的关系并计算其像素值。平移步长可以和旋转角度一样根据实际情况进行选择，我们在实验中选择了-4,-2,0,2和4。
4)特征提取
对于每一个像素，我们提取了其旋转和平移过程中生成的20个像素值，用于描述该像素与周围像素之间的关系。大多数像素值都为非天空值，因此不需要对其进行特殊处理。在特征提取阶段，我们使用了所有这些像素值的组合，以描述天空和非天空像素之间的细微差别。
B.机器学习算法
在特征提取后，将生成的特征向量输入到机器学习算法中进行分类。在本文中，我们使用了支持向量机(SVM)算法进行分类。SVM是一个二分类算法，在实验中，我们将天空像素标记为正类，非天空像素标记为负类。通过这种方式，我们可以使用标记的数据集对分类器进行训练，最终使用该分类器对测试集进行分类。
Ⅳ.实验
A.数据集
我们使用了一种公开数据集，该数据集包含683张室外图像，其中包含天空和非天空像素的标注信息。这些图像涵盖了多种天气情况和光线条件，既有夜景图像，也有白天和傍晚的图像。
B.实验设计
我们将数据集分成训练集和测试集。其中，70%的数据用于训练，30%的数据用于测试。使用像素偏转模型对训练集中的每个像素提取特征，并使用SVM进行分类。将训练好的分类器用于测试集中的图像，以评估其性能并与现有方法进行比较。
C.实验结果
在测试集上，本章所提出的方法准确率为93.7%。与此同时，我们还将本文的方法与一些其他方法进行了比较。在这些方法中，我们选择了两种方法进行比较。第一种方法是基于颜色和纹理特征的方法，该方法通过分析图像的局