【摘 要】
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雨滴颗粒的数目、形状、尺寸以及谱分布是准确反演降雨强度的基础。为了获取自然环境下的雨滴微观特征量,采用迭代最大熵分割算法,获取雨滴图像的灰度区域阈值,通过阈值比较,把雨滴颗粒从图像中分割出来,在此基础上,把凹点匹配分割算法引入粘连雨滴的分割研究中,以链码差和曲率作为判断准则,选取凹点进行匹配,实现粘连雨滴的精确分割,以几何均值算法标记不同雨滴颗粒质心位置,记录雨滴特征量,提出了一种新型的雨滴微观特
【机 构】
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南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心,南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61671248）, 江苏省产学研联合创新资金计划资助项目（BY2013007-02）, 江苏省高校自然科学研究重大项目（15KJA460008）, 江苏省六大人才高峰计划, 江苏省信息与通信工程优势学科资助项目
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雨滴颗粒的数目、形状、尺寸以及谱分布是准确反演降雨强度的基础。为了获取自然环境下的雨滴微观特征量,采用迭代最大熵分割算法,获取雨滴图像的灰度区域阈值,通过阈值比较,把雨滴颗粒从图像中分割出来,在此基础上,把凹点匹配分割算法引入粘连雨滴的分割研究中,以链码差和曲率作为判断准则,选取凹点进行匹配,实现粘连雨滴的精确分割,以几何均值算法标记不同雨滴颗粒质心位置,记录雨滴特征量,提出了一种新型的雨滴微观特征提取方法。通过实验表明,该算法不仅能够有效地从图像中提取边界区域明朗且颗粒完整的雨滴,而且能够对粘连雨
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