云层中包含了大量的天气信息,可以通过研究卫星云图中云的形状、厚度以及区域分布等信息来判断天气情况以及可能发生的气象灾害。事实上,卫星云图的利用率非常低,为了对多通道的卫星云图进行充分利用,挖掘其中的数据,本文将图像融合、数学形态学分割和伪彩色处理等图像处理技术应用于卫星云图并进行研究。主要包括以下三个部分的工作:(1)基于非下采样轮廓波变换(NSCT)的方法将气象卫星拍摄到的不同通道的云图进行融合操作。首先对水汽通道与红外通道图进行NSCT分解操作;然后通过能量函数计算新的低频部分系数,高频部分采取基于区域匹配比的融合方法选择绝对值较大的系数作为新的系数分别进行融合;最后将融合得到的频率分量通过NSCT逆运算重构得到融合图像。这一操作可以充分保留不同通道云图携带的数据。(2)基于数学形态学的主体云系分割操作。对融合后的图像分别采用基于二值形态学以及灰度形态学的分割操作,一种是结合大津法与形态学二值图像分割的方法,利用大津法选取恰当阈值对卫星云图进行二值化操作,随后选取恰当的结构元对主体云系进行填充孔洞以及滤除小块云的组合操作,提取出云图中的主体云系;另一种则是对卫星云图的灰度图像进行顶帽变换增强前后景的对比度,使云系更为突出,小块云团变暗,再利用大津法选择合适阈值进行分割操作,提取出云图中的主体云系。最后将实验结果与阈值法和区域分割的方法进行对比分析,可以得出结论本文采用的方法效果更好。(3)最后,对已经提取出的云系图进行伪彩色处理,将云层较厚区域予以增强。经过主观观察及各项评价指标分析实验结果,本文方法可以结合两通道卫星云图的有效信息,排除无关背景,滤除噪声,保留原始云图中大部分信息,完整提取主体云系,突出云层层次感,凸显感兴趣区域,效果佳。