卫星红外云图与可见光云图融合方法研究

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1、谨以此文献给我的恩师赵犁丰教授、傅圣雪教授、我的父母和母校海大!⋯～～朱青卫星红外云图与可见光云图融合方法研究学位论文完成日期：指导教师签字：答辩委员会成员签字：独创声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其它人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含未获得(逵!垫遗查墓宣益墓挂别直明的!奎拦互窒2或其它教育机构的学位或证书使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名：禾秀

2、签字日期：加／矿年厂月矽日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权学校可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。同时授权中国科学技术信息研究所将本学位论文收录到《中国学位论文全文数据库》，并通过网络向社会公众提供信息服务。(保密的学位论文在解密后适用本授权书)学位论文作者签名：采茵签字日期：)．olo年r月刁日新粹铆辛签字日期．山。年厂月27

3、日卫星红外云图与可见光云图融合方法研究摘要风暴等强对流灾害天气严重威胁着人民的生命财产安全，时常给人民财产造成严重损失，因此对强对流天气的监测及预警系统的研究开发，是当前学术界研究的热点。气象卫星具有大范围空间监测的特点，而且其提供的气象云图数据在空间和时间上具有连续性。本文从原始气象卫星云图数据入手，对气象卫星采集到的可见光与红外数据进行融合，提高了数据的准确性和精确性，为后边强对流云团的监测和预警奠定了良好的基础。在大气强对流活动中，气象卫星采集到的红外数据与可见光数据是对风暴等强对流天气监测和预警的主要数据，在应用中，我

4、们主要利用红外数据的亮温差值监测强对流云团。但是，在现有的气象卫星技术中，气象卫星采集到的红外云图的分辨率低，而采集到的可见光云图的分辨率高，本文利用小波变换和多分辨率分析将有用的可见光云图信息融合到红外云图中，以此在视觉效果上来提高红外云图的分辨率。本文主要讨论了卫星可见光与红外云图的形成原理、特点和区别，为后边的图像融合奠定基础。此外，本文还着重研究了可见光与红外云图融合的适用范围，由于气象卫星可见光通道传感器存在只能在白天工作的局限性，生成的可见光云图就存在斜射问题。通过对一系列可见光与红外云图的对比，得到了在夏季京津地

5、区可见光数据的有效时间区间。本文首先将单小波变换技术引入气象卫星云图融合研究之中，通过分别对可见光与红外云图进行小波分解，得到它们的低频分量和高频分量。为在融合图像中保留基本的红外信息，融合图像的低频部分全部采用红外的低频，而融合图像的高频部分是利用局部方差法对红外与可见光的高频分量进行选择得到的，最后经过小波逆变换重构成分辨率更高的图像。单小波方法的缺点是随着小波变换分解层数的增加，融合图像重构后损失的信息会增加，甚至可能产生失真现象，在此基础上，对单小波变换方法进行改进，我们使用了多小波变换技术对可见光与红外云图进行融合。

6、本文借鉴了单小波对图像的分解和重构，将多小波变换技术应用到气象卫星云图融合中，使融合图像获得更好的准确率。由于多小波的多维数据流特点，需要对可见光与红外云图做预滤波处理，于是本文对几种预滤波方法进行了试验，为多小波变换融合图像做好了前期准备。最后，对图像融合质量的评价方法进行了较深入的研究，引入了一系列对融合图像进行定性和定量评价的准则和方法，对插值拟合法、基于红外信息的单小波法和多小波法得到的融合图像进行了主观和客观评价，并比较了这三种融合方法的性能优缺点，获得了一些重要的参数，为后边的强对流天气的预警追踪奠定了基础。关键词

7、：暴雨云团；可见光云图；红外云图；小波变换；图像融合ⅡTheFusionofSatelliteInfraredImageandVisibleImageAbstractSevereconvectiveweatherdisasters，suchasstorms，seriouslythreattopeople’Slivesandproperty,evenoftencauseseriousdamagetopeople’Sproperty．Therefore，strongconvectiveweathermonitoringandear

8、lywarningsystemsresearchanddeve—lopment，isthecurrenthotspotoftheacademicstudy．Meteorologicalsatellitehasfeatureswithalargerangeofspacemoni