Berkeley小波變換和智能技術增強衛(wèi)星云圖.pdf

1、直接接收到的衛(wèi)星云圖由于多種原因可能導致其對比度較差，這不利于后續(xù)的準確的臺風業(yè)務預報。為了有效利用衛(wèi)星云圖的有用信息，抑制背景雜波和噪聲，非常有必要對獲取的衛(wèi)星云圖進行增強處理。本文的主要研究工作如下:
　　 1.基于Berkeley小波變換的衛(wèi)星云圖偽彩色增強。首先利用離散Berkeley變換對原始衛(wèi)星云圖進行分解，然后對其高頻系數進行增強，再進行逆離散Berkeley變換以獲得細節(jié)增強后的圖像。為了有效增強全局對比度，對細

2、節(jié)增強后的衛(wèi)星云圖利用改進的線性分配法進行偽彩色增強處理，從而獲得最終的增強衛(wèi)星云圖。所提出的算法的綜合性能優(yōu)于線性分配法和基于離散小波變換的偽彩色增強法，增強后的衛(wèi)星云圖有利于實際臺風業(yè)務預報時臺風中心定位和臺風強度的預報作為參考。
　　 2.基于離散平穩(wěn)小波變換和差分演化算法的衛(wèi)星云圖增強算法。首先綜合考慮利用衛(wèi)星云圖的信息熵、信噪比和標準差構造評價圖像質量的測度。然后基于反余切變換設計一種只包含一個參數的非線性灰度變換函數

3、，并將之用于離散平穩(wěn)小波域的各個高頻衛(wèi)星云圖子圖，增強其細節(jié)信息。這個非線性變換函數的最佳參數利用差分演化算法結合前面構造的測度函數獲得，最后進行逆離散平穩(wěn)小波變換獲得最終的增強衛(wèi)星云圖。所提出的算法能夠有效增強衛(wèi)星云圖的細節(jié)，綜合性能優(yōu)于反銳化掩膜法和基于離散正交小波的增強方法。
　　 3.基于模糊技術和粒子群優(yōu)化的衛(wèi)星云圖增強算法。針對衛(wèi)星云圖的特點，結合模糊技術設計一種兼顧對比度增強和細節(jié)保護的圖像視覺質量評價測度。然后利