多通道衛(wèi)星云圖的圖像處理技術(shù)研究.pdf

1、數(shù)字圖像處理技術(shù)在各領(lǐng)域中的應(yīng)用日益廣泛，利用該技術(shù)對(duì)多通道衛(wèi)星云圖數(shù)據(jù)進(jìn)行全方位、深層次的挖掘也成為一種必然趨勢(shì)，同時(shí)也為氣象衛(wèi)星數(shù)據(jù)應(yīng)用于氣象常規(guī)業(yè)務(wù)提供了一個(gè)新的途徑，拓展了氣象業(yè)務(wù)的分析方式。本文通過(guò)對(duì)數(shù)字圖像處理、衛(wèi)星氣象學(xué)、數(shù)據(jù)融合、模式識(shí)別等學(xué)科的研究，提出了分析氣象條件的新的研究思路。本文的主要研究工作有如下幾個(gè)方面：
　　 通過(guò)紅外云圖與可見(jiàn)光云圖的數(shù)據(jù)融合，解決了可見(jiàn)光云圖應(yīng)用不充分的問(wèn)題，提出一種將紅外云圖

2、與可見(jiàn)光云圖進(jìn)行融合的圖像融合方法。首先將原始圖像經(jīng)過(guò)無(wú)下采樣Contourlet變換分解到不同尺度、不同方向的子帶中。圖像重構(gòu)過(guò)程中，根據(jù)改進(jìn)的拉普拉斯能量和，利用脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)高頻子帶的值進(jìn)行智能決策。該方法既能獲取較好的方向信息，去除頻譜混疊效應(yīng)，又具有很好的抗噪性。應(yīng)用本方法對(duì)衛(wèi)星云圖融合能為后續(xù)臺(tái)風(fēng)主體云系的分割以及云類的自動(dòng)識(shí)別打下良好基礎(chǔ)。
　　 通過(guò)對(duì)傳統(tǒng)水平集活動(dòng)輪廓模型的分析，提出一種改進(jìn)的測(cè)地活動(dòng)區(qū)域模

3、型，用于融合衛(wèi)星云圖中臺(tái)風(fēng)主體云系的提取。由于臺(tái)風(fēng)云系是不斷變化與發(fā)展的，不能僅通過(guò)某一個(gè)或幾個(gè)形狀或紋理特征識(shí)別臺(tái)風(fēng)云系，同時(shí)，臺(tái)風(fēng)云系在各個(gè)發(fā)展時(shí)期都包含渦旋，具有旋轉(zhuǎn)特性。根據(jù)上述特點(diǎn)，本文提出在融合衛(wèi)星云圖中用邊界云與中心主體云夾角來(lái)統(tǒng)計(jì)旋轉(zhuǎn)程度，作為識(shí)別臺(tái)風(fēng)云系的主要特征之一。并基于旋轉(zhuǎn)特征，綜合利用了閾值法、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)以及數(shù)理統(tǒng)計(jì)等方法識(shí)別臺(tái)風(fēng)主體云系的感興趣區(qū)域，最后通過(guò)所提出模型實(shí)現(xiàn)對(duì)臺(tái)風(fēng)主體云系的分割。
　　

4、分別應(yīng)用基于鄰域自相關(guān)函數(shù)法、基于統(tǒng)計(jì)幾何特征法和基于灰度共生矩陣法三種方法對(duì)融合云圖的紋理特征進(jìn)行了檢測(cè)和分析。對(duì)不同大小的鄰域進(jìn)行了紋理檢測(cè)實(shí)驗(yàn)，并根據(jù)特征統(tǒng)計(jì)量提取出有效的紋理特征，為云類識(shí)別提供了有效的輸入空間。
　　 提出一種可自學(xué)習(xí)的半監(jiān)督訓(xùn)練方法，對(duì)不同的訓(xùn)練樣本、迭代停止條件引入迭代過(guò)程中的線性約束條件，并利用該方法訓(xùn)練支持向量機(jī)。提出基于決策樹(shù)的一對(duì)多分類方法對(duì)密卷云、透光高積云、淡積云以及雨層云四類樣本集進(jìn)行