本发明公开了一种基于视频图像的降雨检测方法，包括以下步骤：S1：采用单台摄像机以固定时间间隔采集水面灰度图像序列，水面灰度图像序列分为训练样本图像和待测图像，将训练样本图像按雨量大小分为无雨、小雨、中雨和大雨四类并标注；S2：采用基于相位一致性的方法对图像纹理进行增强，对增强后相邻时刻两帧图像进行灰度差分得到残差图像；S3：对残差图像进行快速傅里叶变换得到残差幅度谱，再进行归一化处理，提取四种特征；S4：根据提取的残差幅度谱特征训练SVM分类器；S5：应用生成的SVM分类器识别待测图像的降雨类型。
本发明计算量小，成本低，结果直观易验证。

张振 周扬 刘海韵 沈洁 高红民 李卓航 黄彧豪 肖勇 罗玉莹 张之露

河海大学

211100 江苏省南京市江宁开发区佛城西路8号

本发明公开了一种基于视频图像的降雨检测方法，包括以下步骤：S1：采用单台摄像机以固定时间间隔采集水面灰度图像序列，水面灰度图像序列分为训练样本图像和待测图像，将训练样本图像按雨量大小分为无雨、小雨、中雨和大雨四类并标注；S2：采用基于相位一致性的方法对图像纹理进行增强，对增强后相邻时刻两帧图像进行灰度差分得到残差图像；S3：对残差图像进行快速傅里叶变换得到残差幅度谱，再进行归一化处理，提取四种特征；S4：根据提取的残差幅度谱特征训练SVM分类器；S5：应用生成的SVM分类器识别待测图像的降雨类型。
本发明计算量小，成本低，结果直观易验证。