基于圖像處理的云圖分析及云層面積測(cè)量.pdf

1、進(jìn)行云分類和云團(tuán)分析預(yù)測(cè)的技術(shù)與方法研究，客觀、準(zhǔn)確、及時(shí)地進(jìn)行云圖識(shí)別和云區(qū)域估計(jì)等研究，是氣象學(xué)應(yīng)用中主要的研究方向。論文基于學(xué)科與方法交叉的思想，運(yùn)用數(shù)字圖像處理技術(shù)展開云圖分析及云層面積測(cè)量的研究，在分析和測(cè)量過(guò)程中給出了幾種有效的算法。
　　 論文首先對(duì)氣象云圖預(yù)處理，給出一種去除下墊面的新方法--直方圖閾值雙峰法。該方法利用樣本云與下墊面在圖像中灰度差異大的特點(diǎn)，達(dá)到樣本云與下墊面的有效分割。在去除薄霧噪聲時(shí)，針對(duì)薄

2、霧變化比較平緩，對(duì)應(yīng)較低的頻率分量的特點(diǎn)，運(yùn)用了同態(tài)濾波法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，預(yù)處理后的云圖圖像提高了質(zhì)量，降低了復(fù)雜度，獲得了較好的圖像效果。
　　 數(shù)字圖像預(yù)處理之后，論文在本章對(duì)樣本云進(jìn)行了進(jìn)一步的分析。首先，針對(duì)傳統(tǒng)PCA算法維數(shù)災(zāi)難問(wèn)題，提出PCA的改進(jìn)算法，減少壓縮前后的均方誤差，提高分辨力，在較低維數(shù)字圖像空間得到清晰的樣本云圖，實(shí)現(xiàn)云圖有效的識(shí)別。實(shí)驗(yàn)表明，圖像SNR提高了7.64dB，識(shí)別率也大大提高。論文還對(duì)樣本

3、云的定量統(tǒng)計(jì)進(jìn)行了討論，給出了計(jì)數(shù)的基本思路和實(shí)現(xiàn)函數(shù)。算法在MATLAB中運(yùn)行，仿真結(jié)果和傳統(tǒng)的人工計(jì)數(shù)相比，不僅計(jì)數(shù)一樣，而且操作很簡(jiǎn)單、省時(shí)。最后，針對(duì)樣本云反射率測(cè)定現(xiàn)狀，將圖像處理技術(shù)和數(shù)學(xué)理論有機(jī)的融合，在反射率和可見光與紅外亮度之間建立了數(shù)學(xué)關(guān)系，實(shí)現(xiàn)樣本云分類的目的。
　　 另外，衛(wèi)星云圖或多或少存在云遮擋的“盲區(qū)”、信息丟失，對(duì)于云圖分析與解譯不利。這就引出了本文要解決的第二個(gè)問(wèn)題--云層面積計(jì)算。將N*M像元