台风是严重影响人类社会生产和生活的灾害性天气，对于多普勒天气雷达反射率图像中的台风云系进行准确分割，同时对其中心进行准确定位，具有极其重要的现实意义；本文提出的一系列方法在台风云系的分割与识别、区域规整与骨架线提取、台风中心定位中起到了重要作用。　　 对于台风云系的分割而言，其目的是获取包含于其中的台风螺旋云带；本文提出了基于支持向量机的图像分割方法，通过选择固定样本或者实时样本，训练支持向量机，得到图像分类器，从而有效地分割多普勒天气雷达反射率图像中不同强度的螺旋云带。　　 对于经过分割得到的螺旋云带，需要识别其中典型的螺旋云带；本文提出了基于特征描述和分类器判定的区域识别方法，通过提取区域特征，训练支持向量机，得到区域分类器，从而有效地区分典型螺旋云带与其它云带。　　 对于经过识别得到的典型螺旋云带，需要进行区域规整与骨架线提取；本文提出了基于数学形态学的区域规整方法，能够有效地平滑连通域边缘；在区域规整的基础上，使用骨架线提取算法和剪枝算法，得到了完整的和几乎没有分叉的局部骨架线。　　 对于提取和预处理得到的局部骨架线，需要依靠其进行台风中心定位；本文提出了基于遗传算法和模板匹配的方法，通过优化模板参数，得到最佳匹配效果，从而得到最优台风中心。　　 本文在多普勒天气雷达反射率图像的基础上，结合了台风在发展过程中的若干特征，运用了模式分类原理与进化计算理论，有效地解决了台风云系的分割问题和台风中心的定位问题。