基于MumfordShah模型的卫星云图分割方法.pdf

’型的。li星厶图分割方泫基于Mumford—Shah模型的卫星云图分割方法木费文龙1,2 吕红1 韦志辉2 1南京信息J:样人学数理学院,江苏南京210044 2南京理】j火学计算机科学与技术学院,江苏南京210094 摘要:根据卫星云图自身的特征,,并用此模型分割出了单通道卫星云图中的高云、中云和低云。同时提出了一种基于核心灰度的Mumford—Shah模型的向量图像分割方法,对两个通道的卫星云图进行分割,更加准确的识别出中低云系在红外通道和可见光通道中的位置。关键词: 1引言作为一种由空间对地球人气进行遥感测J毕--,地球静I}=气象卫星与常规气象观测相比, 具有观测范同人、时间分辨率高和测茸系统不干扰被测目标物笛优点,卫星资料已被广泛应用于日常天气预报业务。近年来,随着数值预报技术的发展利气象卫星探测能力的不断提高,,并取得了明显的进展。卫星资料的使用,云的分类和识别是首要解决的问题。卫星云图中云的识别与分类的问题,!J]结到图像处理的基础上,就是要对卫星云图进行图像分割和边缘提取等处理。图像分割的目的是将图像中的灰度同质的区域分离出来,并通过各个同质区域的边界米表达。目前,云的分类和识别的技术主要分为以下几类:闽值法?、多谱闽值法【2训、数学形态法【5】、聚类方法【6】、人j-I:神经网络法【7】、小波分析法[8,91等。图像分割是计算机视觉和计算机图形学研究的一个基本问题,也是一个经典难题。,在理论上是一类具有体积能量和低维测度的新的变分问题,通过函数优化的方法进行图像分割。,基于变分法的 ,它可以从全局的角度,直接对一些重要的视觉几何特征,如梯度、切线嗣l曲率等进行操纵,并且在数值计算上可以利崩变分法中成熟的数值方法理论来进行实现。 Chan和Vese提出一种简化的Mumford—Shah模型【l o】的能革函数,,并以水平集函数的方法给出了数值解法,,该方法在医学图像分割方面已经得剑了一系列的结论。 “(x,Y)为定义y-Q的图像,C为当前的图像边界,它将图像分割成若干个同质区域,得到分割图像“o(石,y),IjI!,使得到的分割图像蹦∥(工,y)+IIN来’基金资助:南京信息工程大学校科研苯金(Y623)。作者简介:费文龙,男,博士研究生,主要研究方向图像处理与模式识别和卫星云图的分类与识别。!垒12 生复i!I垫垄蔓!兰旦娄壁:2业的图像“(工,y)之间的误差比所有其他边界分割出米的图像的误著都要小,即虽小化如。卜‘日匕E岸l (cfJ,“∥)--in,,f FMs(uo,c) (1) FM