基于小波多分辨分析的气象雷达图像拼接

发布时间：2017-10-12 20:01

  本文关键词：基于小波多分辨分析的气象雷达图像拼接

  更多相关文章： 小波变换 图像拼接 轮廓 配准 Harris角点

【摘要】：气象雷达是利用云、降水对电磁波的后向散射对天气系统各项气象参数进行全面分析的大型设备。但是,多普勒雷达探测范围有限,对于预报人员进行全局天气形势判断有一定局限性,降低其预报的准确率。目前,随着全国多普勒雷达安装数量的增加,雷达组网技术已经被逐渐重视起来。雷达组网技术是将某一大区内的所有雷达图像组合成一幅完整的区域雷达图像,便于预报人员更加全面的观测现时天气。目前,雷达组网技术相对于国外发展不够成熟,技术手段比较单一,本文拟通过图像拼接技术对这一问题进行探讨研究。本文综合对比现有成熟的图像拼接技术,结合多普勒雷达图像特点,通过B样条小波模极大值的方法提取雷达图像的轮廓特征。对雷达图像轮廓进行质心及Harris特征点提取,并分别对其进行初步匹配,将轮廓质心初步匹配结果与Harris特征点初步匹配结果共同组成特征空间,利用随机抽样一致性算法去除伪匹配特征点。通过小波多分辨分析的方法,对配准后雷达图像不同频率成分采取不同的融合规则,最终完成整个拼接过程。改进后算法通过Matlab软件进行编程,同时,本文做了大量实验,将改进算法与传统图像拼接方法就拼接效果、耗时、精度等方面进行对比后得出,本文提出的雷达图像拼接算法精确度得到了很大提升,可以满足实际应用需求。
【关键词】：小波变换 图像拼接 轮廓 配准 Harris角点
【学位授予单位】：内蒙古大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN959.4
【目录】：

• 摘要4-5
• abstract5-9
• 第一章 绪论9-13
• 1.1 选题背景及意义9-10
• 1.2 雷达图像拼接研究现状10-11
• 1.3 论文内容及结构安排11-13
• 第二章 雷达图像拼接方案13-17
• 2.1 雷达图像特点13
• 2.2 基于特征点图像拼接综述13-15
• 2.3 雷达图像拼接算法15-16
• 2.4 本童小结16-17
• 第三章 雷达图像特征提取17-25
• 3.1 B样条小波雷达图像轮廓提取17-20
• 3.2 Harris特征点检测20-23
• 3.3 雷达图像轮廓质心提取23-24
• 3.4 本章小结24-25
• 第四章 雷达图像配准25-34
• 4.1 图像配准概述25
• 4.2 轮廓特征匹配25-27
• 4.3 Harris特征点匹配27-29
• 4.4 RANSAC算法精确匹配29-33
• 4.5 本章小结33-34
• 第五章 雷达图像融合34-39
• 5.1 图像融合概述34
• 5.2 重采样和插值技术34-35
• 5.3 多分辨率分析与Mallat算法35-37
• 5.4 小波融合规则37-38
• 5.5 本章小结38-39
• 第六章 实验结果分析39-47
• 6.1 引言39
• 6.2 本文算法适用条件39
• 6.3 平移变换及加噪实验39-42
• 6.4 旋转变换实验42-44
• 6.5 尺度变换及全景图像实验44-46
• 6.6 本章小结46-47
• 第七章 总结与展望47-49
• 7.1 全文总结47
• 7.2 工作展望47-49
• 致谢49-50
• 参考文献50-52

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本文编号：1020619