基于內(nèi)容的衛(wèi)星云圖檢索技術(shù)研究.pdf

1、衛(wèi)星云圖具有觀測范圍廣、觀測頻次高的特點(diǎn)，是重要的氣象分析資料。歷史衛(wèi)星云圖中包含有豐富天氣系統(tǒng)，若能檢索到與當(dāng)前云圖相似的歷史云圖，可以對氣象預(yù)測提供一定的幫助。本文采用基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)設(shè)計(jì)衛(wèi)星云圖檢索系統(tǒng)，提取圖像的底層信息作為衛(wèi)星云圖的特征向量，進(jìn)行圖像檢索。
　　衛(wèi)星云圖中包括云層、陸地和海洋信息，其中有效的信息僅為云層信息。本文選取模糊C均值聚類方法提取云層信息，該方法存在隨機(jī)選取初始聚類中心的缺點(diǎn)，而且受初值的影

2、響易陷入局部最優(yōu)解。為此將全局性良好的粒子群優(yōu)化算法引入聚類算法中，克服了初始聚類中心對全局收斂性的影響，并通過陰影集算法剔除聚類迭代過程中的邊界值和異常值，提高云層提取的速度。在提取出云系信息的基礎(chǔ)上，采用灰度直方圖法提取圖像的灰度特征，針對灰度直方圖法丟失位置信息的缺點(diǎn)，本文將衛(wèi)星云圖圖像分塊提取灰度特征以提高特征提取的準(zhǔn)確性。在采用灰度共生矩陣法提取圖像紋理特征的基礎(chǔ)上，將二維共生矩陣中像素對簡化為像素灰度值的差，降低矩陣維數(shù)，簡

3、化計(jì)算過程。形狀是衛(wèi)星云圖的重要特征之一，本文在提取出主要云系的基礎(chǔ)上，采用圖像形態(tài)學(xué)的開運(yùn)算和閉運(yùn)算去除云系中的孤立點(diǎn)和孔洞，規(guī)范云系形狀，最后使用幾何不變矩方法提取云系的形狀特征。
　　灰度特征、紋理特征和形狀特征均從單一方面反映衛(wèi)星云圖的內(nèi)容屬性，為使各特征相互融合全面反映衛(wèi)星云圖的內(nèi)容，本文根據(jù)不同的天氣情況設(shè)置各特征的權(quán)重值進(jìn)行加權(quán)求和以獲得綜合特征。在衛(wèi)星云圖特征提取的基礎(chǔ)上，本文設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了基于內(nèi)容的衛(wèi)星云圖檢索系統(tǒng)，