【摘 要】
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红外云图是一种用来监测和预测天气系统的气象资料。若能从历史图库中找到与当前红外云图相似的图像,则对天气状况的监测和预测将有很大的帮助。本文研究了基于多特征的红外云
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红外云图是一种用来监测和预测天气系统的气象资料。若能从历史图库中找到与当前红外云图相似的图像,则对天气状况的监测和预测将有很大的帮助。本文研究了基于多特征的红外云图检索技术,开展了云系分割、特征提取、多特征融合和检索系统设计四方面工作。云在气象学上常分成四类,每类都有各自特点,因而把云系分割成这四类云有利于提升检索精度。每类云的分形维数特征不同,因而本文应用分形维数方法分割云系。由于某些云的分形维数特征和地表相似,会降低分割准确性。对此,本文采用Otsu算法分离出地表,保证云系分割的准确性。在云系分割基础上,本文对四类云分别提取灰度、纹理和形状这三类特征。本文采用分块模糊灰度直方图方法提取灰度特征,弥补了传统灰度直方图方法的缺陷,即量化bin边界难以划分和缺失空间信息,提升了检索精度。常用的灰度共生矩阵对于红外云图的适用性较差,因而本文选用Gabor滤波器提取纹理特征。由于二维Gabor滤波器的计算量大,会降低检索效率,本文采用分解滤波器的方法,把其分解成两个一维滤波器,既保证了检索精度,又提升了检索效率。本文采用基于轮廓描述和基于区域描述相结合的方法提取形状特征。对于轮廓描述,本文选用Chen不变矩算法,利用7个矩不变量作为云的轮廓特征。对于区域描述,本文选用几何不变矩算法,同样利用7个矩不变量作为云的区域特征。传统几何不变矩算法认为每个像素对中心矩的计算贡献相同。但是对于中心矩来说,越靠近内部的像素对其计算贡献越大。对此,本文利用加权的方法改进,有效解决该问题,提升了检索精度。图像的某一种特征只能表达图像的部分属性,因而仅利用一种特征来检索,通常取得的结果不理想。对此,本文采用了贝叶斯理论来融合三个特征,提高了检索精度。本文依据CBIR系统基本框架,结合上述方法,设计了基于多特征的红外云图检索系统,包括用户接口模块、图像预处理模块、图像特征提取模块、数据库操作模块和结果反馈模块。
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