紅外云圖是一種用來監(jiān)測和預(yù)測天氣系統(tǒng)的氣象資料。若能從歷史圖庫中找到與當(dāng)前紅外云圖相似的圖像，則對天氣狀況的監(jiān)測和預(yù)測將有很大的幫助。本文研究了基于多特征的紅外云圖檢索技術(shù)，開展了云系分割、特征提取、多特征融合和檢索系統(tǒng)設(shè)計四方面工作。云在氣象學(xué)上常分成四類，每類都有各自特點，因而把云系分割成這四類云有利于提升檢索精度。每類云的分形維數(shù)特征不同，因而本文應(yīng)用分形維數(shù)方法分割云系。由于某些云的分形維數(shù)特征和地表相似，會降低分割準(zhǔn)確性。對此，本文采用Otsu算法分離出地表，保證云系分割的準(zhǔn)確性。在云系分割基礎(chǔ)上，本文對四類云分別提取灰度、紋理和形狀這三類特征。本文采用分塊模糊灰度直方圖方法提取灰度特征，彌補了傳統(tǒng)灰度直方圖方法的缺陷，即量化bin邊界難以劃分和缺失空間信息，提升了檢索精度。常用的灰度共生矩陣對于紅外云圖的適用性較差，因而本文選用Gabor濾波器提取紋理特征。由于二維Gabor濾波器的計算量大，會降低檢索效率，本文采用分解濾波器的方法，把其分解成兩個一維濾波器，既保證了檢索精度，又提升了檢索效率。本文采用基于輪廓描述和基于區(qū)域描述相結(jié)合的方法提取形狀特征。對于輪廓描述，本文選... 

【文章來源】：南京航空航天大學(xué)江蘇省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：70 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

紅外云圖

基于內(nèi)容的圖像檢索系統(tǒng)基本框架

紅外云

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3234948