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基于卫星云图融合算法的研究摘要本文以气象卫星采集到的红外云图和可见光云图作为图像融合的主要数据,旨在通过多尺度分析方法提高红外云图的分辨率,为强对流云的检测和预警准确性奠定良好的基础。本论文主要围绕小波变换和脉冲耦合神经网络及其在图像融合中的应用研究展开,主要进行了以下几个方面的工作:讨论了小波变换和多小波变换的一般理论,给出了图像的二进制小波变换算法。研究了多小波变换的图像融合方法,在考虑卫星云图的图像数据物理意义的基础上,在Ⅵ教ㄉ鲜迪纸ǜ呖占浞直媛实目杉馕评硐附谛畔⑷诤系低空间分辨率的红外云图中。实验表明,该方法得到了较高分辨率的红外云图,提高了红外云图数据的物理信息量和准确性。本文重点讨论了将遣裳鵆浠与龀羼詈仙窬网络嘟岷咸岢鲆恢中碌氖屎嫌诳杉夂秃焱馔枷袢诤系乃惴ā@肗换的多尺度、多方向特征和平移不变性进行图形融合,利用其空间频率与方向对比度触发的新的融合规则。此算法改善了传统算法中图像融合中丢失图像部分有用信息的问题,包含了源图像的更多信息,提高了目标识别率,并且使得红外云图图像在融合所拥有的纹理信息比融合前的更丰富,从而更好地实现了对对流云形成时的预测。关键词:卫星云图:图像融合;脉冲耦合神经网络;浠
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髀卫星图像融合技术的研究背景近年来由于全球气候的异常,灾害性的天气给全球每年造成达上千亿的损失。因此正确地认识灾害性天气,并对其进行科学性的研究,是当前气象相关科研工作者普遍关注的一个课题。强对流天气的突出特点是:突然性、破坏性以及来势凶猛。具体表现有:雷电、暴雨、大风等,其巨大破坏性严重危害人们的生命财产安全。上图为一场强对流灾害,它给人们的生活、生产带来了极大的不便,是一种具有巨大破坏力的自然灾害。强对流产生的过程是中低空的上升气流的上升,对地面热能产生了巨大的冲击,突破到强对流发生的临界点时,就可能产生灾难性天气,比如:雷电大雨、龙卷风以及冰雹等。强对流灾害的的爆发是有地域性的,而且范围比较小,往往是波及周边数公里到几百公里,甚者仅仅数米到几公里。它的爆发周期不长,但突发性很强,时间也就一到数个小时,甚者仅仅就几十分钟,但其产生的破坏性却是巨大的。表多城市遭受强对流天气的破坏基于卫星云图融合算法的研究
红外云图及可见光云图融合的研究意义为了能够对强对流天气做出更加直观准确的预测,我们针对由卫星数据得到红外云图和可见光云图进行融合,得到更适合对天气进行预测的云图图像。找到~种更加适合这两种云图融合的算法,是我们一直在探索研究中的课题。卫星图像融合侵竿ü嘀痔囟ㄍ揪洞游佬巧纤玫降氖据经过处理,从而得到同一目标的不同图像,比如:红外图像和可见光图像,获取各自的数据,再经过特定的方法处理得到一幅图像,这样科研人员或者气象工作者就可以做研究或者从图像中识别出有用信息。其将信号处理、卫星图像处理以及电子计算机等当代先进技术综合在一起。介于图像融合在计算机视觉这方面方便、优越的探测性,其在国际上被很多技术先进的国家所重视,目前为止已取得了巨大的研究成果。目前,效率高的融合算法可以按照不同需求来处理多幅源图像的数据,这样就能够提高图像信息的使用效率、系统对目标探测和识别地可靠性及系统的自动化程度。它将从单一传感器获得的信息或者从多类传感器获得的信息综合起来。然后去掉不同类传感器的信息之间或许存在的多余或者冲突的信息,从而增强图像信息的透明度,提高翻译地准确性以及可靠性,形成对所要研究的对象清晰、准确以及完整的信息描述。目前高层次的图像分析以及图像理解所需求的遥感影像都是通过图像融合获得的。它具有图像处理甚至图像分析和图像理解的重要步骤,同时在图像的分割、目标的分离、特征的提取和参数的测量等方面发挥着巨大的作用。因此,图像融合技术越来越多地引起了人们的关注,应用的领域十分广泛,遍及遥感图像处理,例如医学图像处理、可见光图像处理、红外图像处理等等。获取红外与可见光信息的传感器的成像原理存在差异。红外辐射的图像清晰度比可见光图像要差,不过由于它的抗干扰性强、不需求可见光等优点,因此能够对可见光技术的进行补充。因为红外图像的噪声大并且清晰度差,所以在研究术有效地解决了这一问题。大气运动是非常复杂的,其形式也有很多种类。强对流天气的突然爆发,会给人们的生活带来很多不便,甚者还会危及到人们的人身财产安全,所以对大气红外图像时,最好是在~幅图像上既有红外信息又有可见光信息,而图像融合技基于卫星云图融合算法的研究
本文主要工作以及结构安排运动进行监测、分析,一直以来都是科研人员及气象工作者关注的重点课题。自世纪年代以来,气象卫星在大气云层监测方面的发挥着重要作用。它围绕地球运动并对云层进行连续拍摄,提供了很多以往无法获得的宝贵资料。气象卫星所提供的图像为气象预测工作提供了极大的便利以