【摘 要】
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图像的分数维特征描述了纹理的复杂度和粗糙度。图像的灰度梯度信息则检出了图像中灰度跳变的部分，将图像的梯度信息加进灰度共生矩阵，则使得共生矩阵更能包含图像的纹理基元及其排列的信息。将４ 种基本云类（卷云、积雨云、积云和层云）的分数维和灰度梯度共生矩阵（ＧＧＣＭ）的二次统计特征结合起来，对云类进行分类与识别。样本的试验表明，分数维和灰度梯度共生矩阵的二次统计特征结合起来，气象云图能有效地识别。
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图像的分数维特征描述了纹理的复杂度和粗糙度。图像的灰度梯度信息则检出了图像中灰度跳变的部分，将图像的梯度信息加进灰度共生矩阵，则使得共生矩阵更能包含图像的纹理基元及其排列的信息。将４ 种基本云类（卷云、积雨云、积云和层云）的分数维和灰度梯度共生矩阵（ＧＧＣＭ）的二次统计特征结合起来，对云类进行分类与识别。样本的试验表明，分数维和灰度梯度共生矩阵的二次统计特征结合起来，气象云图能有效地识别。
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