[發明專利]熱帶氣旋中心定位的紅外亮溫偏差角梯度分布均勻性方法有效
| 申請號: | 201710769227.6 | 申請日: | 2017-08-24 |
| 公開(公告)號: | CN107578441B | 公開(公告)日: | 2023-05-09 |
| 發明(設計)人: | 張長江;薛利成 | 申請(專利權)人: | 浙江師范大學 |
| 主分類號: | G06T7/66 | 分類號: | G06T7/66;G06T7/11;G06T7/64 |
| 代理公司: | 北京慕達星云知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 11465 | 代理人: | 崔自京 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 熱帶 氣旋 中心 定位 紅外 偏差 梯度 分布 均勻 方法 | ||
本發明利用紅外亮溫偏差角梯度分布均勻性定位熱帶氣旋中心位置。首先,從紅外衛星云圖中截取感興區域,并分別進行Bezier直方圖分割和K均值聚類分割得到熱帶氣旋主體云系二值圖像和紅外亮溫變化劇烈位置二值圖像。將上述兩幅二值圖像相乘得到熱帶氣旋主體云系紅外亮溫變化劇烈位置的二值圖像。然后,對得到的二值圖像進行Hough變換檢測圓以減小熱帶氣旋中心的搜索范圍。最后,以檢測區域內每個像素點為參考中心計算得到偏差角梯度分布均勻性矩陣,偏差角梯度分布均勻性矩陣中值最大的位置為熱帶氣旋中心位置。實驗表明,該方法對有眼和無眼熱帶氣旋的中心定位都取得了令人滿意的結果。
技術領域
本發明屬于圖像處理技術及氣象災害監測領域。具體來說,涉及一種以定位出紅外衛星云圖的熱帶氣旋中心位置為目的的基于紅外亮溫偏差角梯度分布均勻性定位方法。
背景技術
熱帶氣旋(Tropical?cyclone,TC)具有突發性強、破壞力大的特點,是世界上最嚴重的氣象災害之一,給沿海一帶造成嚴重的人員傷亡和經濟損失。確定熱帶氣旋中心位置對熱帶氣旋預報至關重要,但是目前主要的定位方法除少數客觀定位方法外,絕大多數是通過衛星和氣象雷達進行人工或半自動定位。因為紅外靜止衛星圖像有較高的時間分辨率,因而目前被較多用于定位熱帶氣旋的中心位置。
目前對熱帶氣旋中心客觀定位的方法主要包括風場分析、模式匹配、通過相關跟蹤雷達回波(TREC)算法和云自動跟蹤技術。有學者利用靜止紅外衛星圖像提取TC的螺旋特征并用螺旋線擬合的方法定TC中心。還有學者利用梯度矢量流(Gradient?Vector?Flow-GVF)Snake模型提取TC的輪廓,并結合距離信息確定TC的中心位置。有學者提出了一種運動場結構分析方法,通過使用多普勒雷達數據來修正TC的中心。也有用非線性螺旋線擬合螺旋雨帶的方法用于定位TC中心。
此外,還可以借助被動微波輻射觀測專用傳感器微波成像儀/探測器(SSMIS)監測TC結構并輔助用于定位TC中心位置。也有學者利用紅外靜止衛星圖像中每個像素點的梯度信息來定位TC中心。還有學者提出了一種基于顯著區域的半自動中心位置方法檢測和模式匹配算法。Qing?Xu等人在2016年提出了基于合成孔徑雷達圖像一種自動方法來確定熱帶氣旋的中心。Oscar?G.Rodríguez-Herrera等人在2015年提出一種基于形狀分析的客觀自動定位方法,其中使用了偏差角方差信息。近年來還有學者提出使用形態學算子來分析和提取TC眼睛覆蓋的區域,以確定TC眼的相對中心,然后得出最可能的路徑。上述方法在某些情況下可以起到不錯的定位效果,但是都有其不足之處。如有的方法比較適合于定位有眼TC的中心位置,而對無眼TC的效果一般。用模式匹配來定位TC的中心的算法會在TC強度較小外部輪廓不明顯時定位結果會有較大的偏差。與中國氣象局(CMA)、日本氣象廳(JMA)和美國聯合臺風警報中心(JTWC)的定位結果相比,本發明提出的方法對有眼和無眼TC都有較好的定位效果,并且在TC強度較小外部輪廓不明顯時定位結果的偏差仍然在可接受的范圍內。
發明內容
為了對紅外衛星云圖的熱帶氣旋中心位置進行定位,本發明設計了一種基于偏差角梯度分布均勻性(DAGDU,Deviation?Angle?gradient?distribution?uniformity)的熱帶氣旋中心定位方法。將熱帶氣旋中心定位任務分成三步:第一步衛星云圖在不同尺度下分別進行Bezier直方圖分割(獲得的二值圖像稱為A)和K均值聚類分割(獲得的二值圖像稱為B)并將二幅二值圖像進行與運算得到熱帶氣旋主體云系亮溫變化劇烈位置的二值圖像并命名為二值圖像C;第二步對上一步得到的二值圖像C進行Hough變換得到檢測區域;第三步檢測區域以每個像素點為參考中心計算得到DAGDU矩陣,而矩陣中值最大的位置為熱帶氣旋中心。實驗表明,這種熱帶氣旋中心定位方法有較好的定位效果。該方法包括:
對衛星云圖中的包含熱帶氣旋的目標區域分別進行Bezier直方圖分割和K均值聚類分割,分割出熱帶氣旋主體云系的位置和熱帶氣旋中亮溫變化劇烈的位置,將上述兩幅圖像進行與運算得到二值圖像C;
對二值圖像C進行Hough變換得到檢測區域;
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