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基于深度置信网络-Otsu混合模型的自动云检测算法
摘要
自动云检测一直是遥感图像处理领域的研究热点。本文提出了一种基于深度置信网络-Otsu混合模型的自动云检测算法。该算法使用深度置信网络作为特征提取器，提取遥感图像的特征，并采用Otsu算法进行阈值分割，然后使用混合高斯模型对图像进行分类。通过实验证明了该算法对多种遥感图像都具有良好的云检测效果，误检率低、漏检率小，比传统的云检测算法具有更高的准确度和鲁棒性。
关键词：遥感图像处理，云检测，深度置信网络，Otsu算法，混合高斯模型
Abstract
Automaticclouddetectionhasalwaysbeenaresearchhotspotinthefieldofremotesensingimageprocessing.Inthispaper,anewautomaticclouddetectionalgorithmbasedondeepbeliefnetwork-Otsumixturemodelisproposed.Thealgorithmusesdeepbeliefnetworkasthefeatureextractortoextractthefeaturesofremotesensingimages,andusesOtsualgorithmforthresholdsegmentation.Then,themixedGaussianmodelisusedtoclassifytheimage.Theexperimentprovedthatthisalgorithmhasgoodclouddetectioneffectonvariousremotesensingimages,withlowfalsealarmrateandsmallmisseddetectionrate,andhashigheraccuracyandrobustnessthantraditionalclouddetectionalgorithms.
Keywords:remotesensingimageprocessing,clouddetection,deepbeliefnetwork,Otsualgorithm,mixedGaussianmodel
1.引言
近年来，随着遥感技术的不断发展，遥感图像处理已经成为了人们日常生活和工作中不可或缺的一部分。然而，在大多数遥感图像中，云朵遮挡下的区域会影响到遥感图像的质量和可用性。因此，自动云检测技术一直是遥感图像处理领域的研究热点。
自动云检测技术旨在利用计算机自动分析遥感图像中的云和地面目标，从而实现对云的快速准确检测。深度学习技术作为一种新型的机器学习方法，已经在遥感图像处理领域取得了一定的成果。其中，深度置信网络是一种高效的特征提取器，它可以自动学习遥感图像中的特征，并通过对特征的综合分析实现对地物目标的准确分类。
本文提出了一种基于深度置信网络-Otsu混合模型的自动云检测算法。该算法将深度置信网络作为特征提取器，提取遥感图像的特征，并采用Otsu算法进行阈值分割，然后使用混合高斯模型对图像进行分类。最后，通过实验证明了该算法具有良好的云检测效果。
2.深度置信网络
深度置信网络是一种深度学习技术，在遥感图像处理领域得到了广泛的应用。深度置信网络可以自动学习遥感图像中的特征，这些特征可以用于地物目标的分类和识别。深度置信网络由多个层组成，其中包括输入层、隐层和输出层。
深度置信网络主要分为两个阶段，即预训练和微调。预训练阶段是使用无标签数据对网络进行初始化，而微调阶段是使用有标签数据对网络进行优化。在预训练阶段，深度置信网络可以自动学习遥感图像中的特征，并将这些特征存储在网络中。在微调阶段，深度置信网络可以针对具体的遥感图像进行优化，并通过对特征的综合分析实现对地物目标的准确分类。
3.Otsu算法
Otsu算法是一种基于直方图的阈值分割算法，可以自动选择最佳的阈值，从而实现对遥感图像的分割。Otsu算法的基本思想是将图像分为两个类别，使得类内方差最小，类间方差最大。通过使用Otsu算法，可以实现对遥感图像中的云和地面目标进行准确分割。
Otsu算法的具体实现步骤如下：
（1）计算图像的直方图，并归一化处理；
（2）计算图像的总体平均灰度值；
（3）将图像分为两个类别，分别为云和地面目标；
（4）计算每个类别的平均灰度值和像素数；
（5）计算类内方差和类间方差，并选择最佳的阈值。
通过使用Otsu算法，可以实现对遥感图像中的云和地面目标进行准确分割，并为后续的分类工作提供可靠的数据支持。
4.混合高斯模型
混合高斯模型是一种常用的图像分类算法，可以实现对遥感图像进行快速准确的分类。混合高斯模型的基本思想是假设遥感图像中的像素值符合高斯分布，并