本文關(guān)鍵詞：基于小波多分辨分析的氣象雷達(dá)圖像拼接

  更多相關(guān)文章： 小波變換 圖像拼接 輪廓 配準(zhǔn) Harris角點(diǎn)

【摘要】：氣象雷達(dá)是利用云、降水對電磁波的后向散射對天氣系統(tǒng)各項(xiàng)氣象參數(shù)進(jìn)行全面分析的大型設(shè)備。但是,多普勒雷達(dá)探測范圍有限,對于預(yù)報(bào)人員進(jìn)行全局天氣形勢判斷有一定局限性,降低其預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確率。目前,隨著全國多普勒雷達(dá)安裝數(shù)量的增加,雷達(dá)組網(wǎng)技術(shù)已經(jīng)被逐漸重視起來。雷達(dá)組網(wǎng)技術(shù)是將某一大區(qū)內(nèi)的所有雷達(dá)圖像組合成一幅完整的區(qū)域雷達(dá)圖像,便于預(yù)報(bào)人員更加全面的觀測現(xiàn)時(shí)天氣。目前,雷達(dá)組網(wǎng)技術(shù)相對于國外發(fā)展不夠成熟,技術(shù)手段比較單一,本文擬通過圖像拼接技術(shù)對這一問題進(jìn)行探討研究。本文綜合對比現(xiàn)有成熟的圖像拼接技術(shù),結(jié)合多普勒雷達(dá)圖像特點(diǎn),通過B樣條小波模極大值的方法提取雷達(dá)圖像的輪廓特征。對雷達(dá)圖像輪廓進(jìn)行質(zhì)心及Harris特征點(diǎn)提取,并分別對其進(jìn)行初步匹配,將輪廓質(zhì)心初步匹配結(jié)果與Harris特征點(diǎn)初步匹配結(jié)果共同組成特征空間,利用隨機(jī)抽樣一致性算法去除偽匹配特征點(diǎn)。通過小波多分辨分析的方法,對配準(zhǔn)后雷達(dá)圖像不同頻率成分采取不同的融合規(guī)則,最終完成整個(gè)拼接過程。改進(jìn)后算法通過Matlab軟件進(jìn)行編程,同時(shí),本文做了大量實(shí)驗(yàn),將改進(jìn)算法與傳統(tǒng)圖像拼接方法就拼接效果、耗時(shí)、精度等方面進(jìn)行對比后得出,本文提出的雷達(dá)圖像拼接算法精確度得到了很大提升,可以滿足實(shí)際應(yīng)用需求。
【關(guān)鍵詞】：小波變換 圖像拼接 輪廓 配準(zhǔn) Harris角點(diǎn)
【學(xué)位授予單位】：內(nèi)蒙古大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TN959.4
【目錄】：

• 摘要4-5
• abstract5-9
• 第一章 緒論9-13
• 1.1 選題背景及意義9-10
• 1.2 雷達(dá)圖像拼接研究現(xiàn)狀10-11
• 1.3 論文內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排11-13
• 第二章 雷達(dá)圖像拼接方案13-17
• 2.1 雷達(dá)圖像特點(diǎn)13
• 2.2 基于特征點(diǎn)圖像拼接綜述13-15
• 2.3 雷達(dá)圖像拼接算法15-16
• 2.4 本童小結(jié)16-17
• 第三章 雷達(dá)圖像特征提取17-25
• 3.1 B樣條小波雷達(dá)圖像輪廓提取17-20
• 3.2 Harris特征點(diǎn)檢測20-23
• 3.3 雷達(dá)圖像輪廓質(zhì)心提取23-24
• 3.4 本章小結(jié)24-25
• 第四章 雷達(dá)圖像配準(zhǔn)25-34
• 4.1 圖像配準(zhǔn)概述25
• 4.2 輪廓特征匹配25-27
• 4.3 Harris特征點(diǎn)匹配27-29
• 4.4 RANSAC算法精確匹配29-33
• 4.5 本章小結(jié)33-34
• 第五章 雷達(dá)圖像融合34-39
• 5.1 圖像融合概述34
• 5.2 重采樣和插值技術(shù)34-35
• 5.3 多分辨率分析與Mallat算法35-37
• 5.4 小波融合規(guī)則37-38
• 5.5 本章小結(jié)38-39
• 第六章 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析39-47
• 6.1 引言39
• 6.2 本文算法適用條件39
• 6.3 平移變換及加噪實(shí)驗(yàn)39-42
• 6.4 旋轉(zhuǎn)變換實(shí)驗(yàn)42-44
• 6.5 尺度變換及全景圖像實(shí)驗(yàn)44-46
• 6.6 本章小結(jié)46-47
• 第七章 總結(jié)與展望47-49
• 7.1 全文總結(jié)47
• 7.2 工作展望47-49
• 致謝49-50
• 參考文獻(xiàn)50-52

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