基于多特征的红外云图检索技术研究

发布时间：2021-06-17 09:36

　　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... 

【文章来源】：南京航空航天大学江苏省 211工程院校

【文章页数】：70 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

红外云图

基于内容的图像检索系统基本框架

红外云

【参考文献】：
期刊论文
[1]形状特征的卫星云图检索方法研究[J]. 夏士明,李骞,谢凯翔.  计算机技术与发展. 2014(04)
[2]一种基于灰度共生矩阵的云图检索方法[J]. 夏士明,李骞,张璟,廖佳仁.  现代计算机. 2013(25)
[3]基于OTSU的近红外图像分割的应用研究[J]. 夏需堂,吴海滨,陈新兵,周德玉,周后伟,张铁译.  大气与环境光学学报. 2011(06)
[4]采用局部分形的高效图像分割方法在红外云图处理中的应用[J]. 刘洋,田小建,王晴,高博.  光学精密工程. 2011(06)
[5]中国气象卫星发展现状及趋势[J]. 许健民.  科技导报. 2010(06)
[6]多重分形应用于图像局部分割的研究[J]. 夏政伟,赵健,蒲小勤,郭秀梅.  计算机工程与应用. 2009(27)
[7]灰度共生矩阵提取纹理特征的实验结果分析[J]. 苑丽红,付丽,杨勇,苗静.  计算机应用. 2009(04)
[8]基于半监督FCM聚类算法的卫星云图分类[J]. 来旭,李国辉,张军.  国防科技大学学报. 2008(06)
[9]基于内容的卫星云图检索方法[J]. 李艳兵,李元祥,黄思训,翟景秋.  解放军理工大学学报(自然科学版). 2008(02)
[10]Zernike矩及它们的应用[J]. 王耀明.  上海电机学院学报. 2008(01)

博士论文
[1]形状分析新方法及其在图像检索中的应用研究[D]. 束鑫.江南大学 2012
[2]基于内容的卫星云图处理与信息检索技术研究[D]. 上官伟.哈尔滨工程大学 2008
[3]基于内容的多媒体信息检索的研究[D]. 梁永全.中国科学院研究生院（计算技术研究所） 1999

硕士论文
[1]形状特征提取及检索技术研究[D]. 张兆生.河南理工大学 2009
[2]基于内容的卫星云图检索系统设计与实现[D]. 徐坚.河海大学 2004



本文编号：3234948