多普勒天氣雷達回波圖像的噪聲抑制及風暴云團的分割與跟蹤.pdf

1、一直以來，天氣與人們的生產、生活息息相關，災害天氣更是嚴重影響人類的社會生產與生活。所以，災害天氣的準確預報能有效避免生命和財產的損失，災害天氣的準確識別與跟蹤成了天氣預報的重中之中。本論文提出的一系列方法對多普勒天氣雷達圖像去噪、圖像分割、目標跟蹤起到了顯著的成效。
　　 對于雷達的圖像去噪，其目的是去除地物回波與超折射回波，本文提出了基于共生矩陣紋理特征的噪聲抑制方法，對一系列的紋理特征(包括對比度、能量、熵、慣性矩等特征)

2、進行了大量的實驗，從而得出慣性矩能有效地去除雷達圖像噪聲的結論。噪聲抑制是風暴單體分割的基礎。
　　 對于風暴云團分割，本文首次把水平集及其圖像分割的方法應用到天氣領域，該方法適用于變背景圖像中非剛體目標的提取，并且它能有效地處理目標的分裂與合并、生成與消失現(xiàn)象。用該方法分割出的單體目標邊緣平滑，與實際情況高度相符，為云團特征的提取、為風暴單體的跟蹤奠定了重要的基礎。
　　 對于風暴云團的跟蹤，本文先對當前幀圖像檢測出來

3、的云團目標進行編號，然后與上一幀的云團進行目標的匹配，通過目標匹配的方法檢測云團目標的演化狀態(tài)的變化，從而實現(xiàn)了跟蹤的目的。跟蹤算法記錄下了云團目標演化狀態(tài)的時間序列表，通過該表可以得到云團的歷史演化信息。最后用LSBEM算法對本文提出的風暴云團算法進行了評估，結果證明了跟蹤算法的有效性。
　　 本文在多普勒天氣雷達反射率因子產品數(shù)據(jù)、徑向速度產品數(shù)據(jù)、垂直液態(tài)含水量產品數(shù)據(jù)的基礎上，結合強對流天氣與背景的若干特征，運用了圖像處