蟻群算法及其在氣象衛(wèi)星云圖分割中的應(yīng)用.pdf

1、臺(tái)風(fēng)(熱帶氣旋)是危害人類最嚴(yán)重的自然災(zāi)害之一,它所引起的狂風(fēng)、暴雨及風(fēng)暴潮等給沿海人們的生產(chǎn)生活帶來了極大的不便和危害,同時(shí)也嚴(yán)重威脅到航海的安全。為了有效地降低臺(tái)風(fēng)對(duì)人們?cè)斐傻挠绊?加強(qiáng)對(duì)臺(tái)風(fēng)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)定位和預(yù)報(bào)就顯得尤為重要。由于臺(tái)風(fēng)中心定位的好壞取決于臺(tái)風(fēng)云系的分割效果的好壞,因此對(duì)臺(tái)風(fēng)云系進(jìn)行分割具有很高的研究價(jià)值和極其重要的現(xiàn)實(shí)意義。
　　 蟻群算法作為一種新型的模擬進(jìn)化算法,其良好的離散性、并行性、正反饋性和魯棒性

2、,使其在圖像分割領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。本文選用風(fēng)云二號(hào)氣象衛(wèi)星拍攝的云圖作為客觀的資料,以2005年9月1日14時(shí)30分在福建莆田平海鎮(zhèn)登陸的第13號(hào)臺(tái)風(fēng)——泰利為例,利用蟻群算法及其改進(jìn)對(duì)臺(tái)風(fēng)云系進(jìn)行分割研究,本文主要圍繞以下四個(gè)方面進(jìn)行研究。
　　 論文首先對(duì)蟻群算法和圖像分割方法近年來的研究進(jìn)展進(jìn)行了分析與總結(jié)。詳細(xì)介紹了蟻群算法的基本原理及數(shù)學(xué)模型,并以TSP問題為例對(duì)蟻群算法的實(shí)現(xiàn)過程進(jìn)行了說明。分析蟻群算法的優(yōu)缺點(diǎn),

3、給出了蟻群算法在圖像分割領(lǐng)域的一些改進(jìn)措施。
　　 其次在蟻群算法的基礎(chǔ)上,簡單介紹聚類分析的相關(guān)概念及數(shù)學(xué)描述?？偨Y(jié)近年來有代表性的四種蟻群聚類算法,并對(duì)這幾種蟻群聚類算法的基本模型及其優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行介紹和分析,以基于覓食原理的蟻群聚類算法為研究重點(diǎn),進(jìn)行臺(tái)風(fēng)區(qū)域的分割研究。
　　 根據(jù)數(shù)字圖像的離散性特點(diǎn),從聚類角度出發(fā),以灰度為特征,將蟻群聚類算法引入到臺(tái)風(fēng)云系分割中,并通過引入初始聚類中心和引導(dǎo)函數(shù)來解決傳統(tǒng)蟻群聚類

4、算法計(jì)算量大,搜索時(shí)間過長的問題。在蟻群聚類算法的基礎(chǔ)上,針對(duì)單純采用蟻群聚類算法可能會(huì)將類似于臺(tái)風(fēng)云系的分布不均勻的無關(guān)云團(tuán)分割出來而造成誤檢的情況,提出了一種蟻群聚類算法融合數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法的臺(tái)風(fēng)云系分割方法。
　　 鑒于臺(tái)風(fēng)圖像是自然紋理圖像,論文在灰度特征的基礎(chǔ)上,利用圖像的高層次特征——紋理特征來全面地描述圖像信息,以求獲得更好的分割效果。通過對(duì)現(xiàn)有典型紋理分割方法的分析和比較,選用灰度共生矩陣法提取臺(tái)風(fēng)紋理特征,形成特