多普勒气象雷达图像逆风区的检测与识别

来源 :西安电子科技大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:thinkcell
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
逆风区是一种强对流性天气中产生的天气现象在多普勒雷达速度图上的反映,是强烈降水区域的特有流场特征,该区域往往对应着强风,强降水,冰雹等灾害性天气。实现对逆风区的自动识别功能,可以预警强对流区域,对国防,民生都有着十分重要的意义。本文根据多普勒气象雷达采集速度数据生成的回波图像,依据逆风区图形较大,且不规则,以及速度值与周围区域差值过大的固有特点,创新性的运用了滤镜、图像增强、改进型序贯算法、双向序列比对等方法识别出了逆风区。首先,运用模糊滤镜将原始图像的噪声点以及有可能干扰识别的微小区域滤除,并将图像转为灰度图像。其次运用高帽低帽图像增强的方法将图像进行增强,以突出各个区域。利用canny算子进行边缘提取,并对提取好边缘的图像进行封闭运算,再提取各个封闭区域的边缘,以利于进行边缘比对。再次用改进型序贯算法对寻找好的区域边缘进行分类。最后利用双向序列比对算法并结合特定阈值,对逆风区区域进行判别。实验证明,本方法可有效识别逆风区。
其他文献
李群机器学习(LML)既继承了流形学习的优点,又充分利用了李群的代数结构和几何结构的数学本质,自提出以来就引起了许多研究者的关注。本文是在李群机器学习的理论框架上,以李
伴随着互联网而生的在线广告,在过去几十年里,得到飞速发展。广告点击率作为计算广告的重要研究内容,越来越受到人们的关注。借助机器学习,根据历史数据预估广告点击率是目前的主要方法,凭借准确的广告点击率预估可以使广告投放得更加精准,提高真实的点击率,增加收益。虽然使用线性模型可以简单地预估广告点击率,但是线性模型的学习能力有限,对于越来越多的数据特征,无法更有效得学习,而且在学习的过程中容易出现过度拟合
网格计算是当今计算机科学领域最新兴起的一项有很高学术价值和应用价值的研究课题。网格计算由于自身系统的庞大性涉及了很多方面的关键技术,如:资源描述与发现、资源管理与
随着软件应用领域的不断发展,软件测试作为一种保证软件质量的有效方法已经得到了广泛的重视。而面向对象技术的迅速发展,对软件测试技术又提出了新的要求,并使得研究面向对
运动估计是视频压缩中普遍采用的一项技术,它已经被广泛运用到了当今的国际视频压缩标准中。它是去除视频数据中的时间冗余度的有效方法,运动估计的性能直接影响到编码的效率
在油田开发过程中,产能预测是油田开发的一项重要内容。油田产能的精确预测在于提取可靠的预估资料,其目的是为采油厂的各项职能活动提供决策依据。油田的开发过程具有不可重
数字减影血管造影(Digital Subtraction Angiography,DSA)是80年代兴起的一项医学影像技术,是数字放射学(Digital Radiography,DR)中重要的组成部分,但是在临床应用中,由于X
信息技术的发展,对全球的经济、政治、科教、军事等社会发展的各方面带来了重大的影响,不仅仅使人类社会获得了高效率和便利,同时也给人类社会带来了威胁和风险。各种利用软
电子现金因其具有离线交易、用户匿名、方便灵活、能有效防止拒付和恶意透支等特性而成为电子商务最重要的支付方式之一,并且已经成为未来电子货币的发展趋势。可分性是任何
集成了传感器技术、嵌入式计算、网络和无线通信四大技术而形成的无线传感器网络是一种新兴的信息获取技术,可广泛应用于工农业控制、生物医疗、环境检测等诸多领域。MAC层协