氣象衛(wèi)星遙感云圖融合及模式識別研究.pdf

1、隨著數(shù)字圖像處理技術(shù)在各領(lǐng)域中的應(yīng)用日益廣泛，偏微分方程方法成為最具影響的圖像處理方法，應(yīng)用該技術(shù)從多個角度對多通道衛(wèi)星云圖數(shù)據(jù)進(jìn)行深層次的信息挖掘也已經(jīng)成為氣象衛(wèi)星云圖信息處理方向的一種主要趨勢，同時它也為氣象衛(wèi)星云圖能夠在氣象預(yù)報業(yè)務(wù)中“用的上，用的好”提供了一個新的途徑。通過對數(shù)字圖像處理、衛(wèi)星氣象學(xué)、數(shù)據(jù)融合、模式識別等學(xué)科理論的學(xué)習(xí)和研究，本文提出了氣象衛(wèi)星云圖數(shù)據(jù)處理和分析的新的研究思路，研究工作主要有以下幾個方面:

2、　　通過對紅外云圖與水汽圖以及紅外云圖與可見光云圖進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，使得水汽圖和可見光云圖資源得到更充分地利用?？紤]到不同通道云圖的光譜特性存在差異，在融合前對云圖進(jìn)行直方圖匹配，然后應(yīng)用基于多尺度分解的圖像融合方法在三種融合規(guī)則下進(jìn)行多通道衛(wèi)星云圖的融合，融合圖像將云在不同通道中的特征匯聚于一幅圖像，視覺效果優(yōu)于任何單通道云圖。
　　由于進(jìn)行多通道云圖的融合的目標(biāo)是將不同通道云圖的突出特征合成到一起，對云進(jìn)行更全面的表達(dá)，因而提出應(yīng)

3、用新型的基于偏微分方程的圖像融合方法進(jìn)行融合。首先對基于擴(kuò)散方程的融合方法，提出了一種新的數(shù)值計(jì)算的離散化方案，新的數(shù)值方案能加速數(shù)值計(jì)算的收斂，改善圖像融合性能指標(biāo)。
　　在基于擴(kuò)散方程的融合方法的思想啟發(fā)下，提出了一種基于線性平流方程的圖像融合方法。新方法利用平流方程本身具有的物質(zhì)遷移的物理屬性，將其它源圖像中的梯度特征通過平流過程加入到當(dāng)前的源圖像中，實(shí)現(xiàn)了信息融合。該方法收斂快，在融合性能指標(biāo)上與最好的圖像融合方法相當(dāng)。在

4、部分氣象衛(wèi)星云圖的融合中，該方法使得融合圖像能夠更好地保持源圖像中的突出特征，融合圖像的視覺效果和融合性能指標(biāo)都優(yōu)于本文中三種融合規(guī)則下基于多尺度分解的融合以及其它一些融合方法的融合結(jié)果，適合于衛(wèi)星云圖的融合，融合云圖也為后續(xù)的圖像分割以及自動的云分類打下了良好的基礎(chǔ)。
　　在融合云圖上分別應(yīng)用基于偏微分方程的兩相活動輪廓模型和多相活動輪廓模型對衛(wèi)星云圖進(jìn)行分類，模型能自動地根據(jù)云圖的灰度分布，將圖像劃分為若干灰度同質(zhì)區(qū)域，實(shí)現(xiàn)了

5、不同高度云的分類。云系邊界光滑、連續(xù)、無斷裂，區(qū)域分類圖為氣象工作者進(jìn)行天氣系統(tǒng)分析提供了很好的參考。
　　在經(jīng)典活動輪廓模型C-V模型框架基礎(chǔ)上，提出了一種新的由區(qū)域紋理特征LBP驅(qū)動的紋理活動輪廓模型，利用變分水平集方法推導(dǎo)了輪廓線水平集函數(shù)的演化方程。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明該方法可有效地區(qū)分具有不同紋理特征的區(qū)域，對合成紋理和自然紋理都有很好的鑒別能力。
　　將C-V模型和LBP驅(qū)動的紋理分割模型結(jié)合起來，提出了新的灰度和紋理聯(lián)