Detekcia oblakov na snímke oblohy, analýza a vylepšenie metodík

Abstract

Na detekciu oblakov z pozemných snímok existuje mnoho algoritmov. Tie sa typicky líšia v krokoch predspracovania snímky a druhom segmentácie. Každý z algoritmov je vyvinutý pre svoj špecifický dataset, čo môže spôsobovať ich nekompatibilitu s inými datasetmi, či zníženie ich presnosti na iných dátach. V tejto práci porovnáme niekoľko už existujúcich algoritmov určených na detekciu oblakov na jednotnom datasete. Ďalej ich skúsime modifikovať za účelom zvýšenia ich presnosti, konkrétne zmenou príznako- vého kanálu, pridaním detekcie modality, či využitím referenčnej snímky čistej oblohy. Výsledky porovnáme ako kvalitatívne, tak aj kvantitatívne. 1

There are many algorithms available for the cloud detection from ground-based images. These typically differ in the image pre-processing steps and the type of segmentation. Each of these algorithms has been developed for its specific dataset, which may make them incompatible with other datasets or reduce their accuracy on other data. In this work we compare several existing cloud detection algorithms on a single dataset. We also attempt to increase their accuracy, namely by changing the feature channel, adding modality de- tection, or using a reference image from clear sky library. We will compare the results both qualitatively and quantitatively. 1