基于先驗特征的臺風(fēng)云系影像分割方法研究

廖小露，田玉剛，劉 嘉

基于先驗特征的臺風(fēng)云系影像分割方法研究

廖小露，田玉剛，劉 嘉

(中國地質(zhì)大學(xué)(武漢)信息工程學(xué)院，武漢 430074)

傳統(tǒng)的基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的臺風(fēng)云系影像分割方法多采用圓形或菱形模板進(jìn)行，這種方法的缺點是當(dāng)運算模板較大或經(jīng)多次腐蝕、膨脹運算后，不能很好地保留臺風(fēng)云系影像原始的形態(tài)信息。為了解決此問題，探討了一種基于先驗特征的臺風(fēng)云系影像分割原理與方法，即先提取臺風(fēng)云系影像的大致形態(tài)，并以此作為形態(tài)學(xué)模板;然后利用形態(tài)學(xué)方法提取臺風(fēng)云系影像;最后，以2008年7月28日18時的09號FY－2C氣象衛(wèi)星云圖臺風(fēng)云頂溫度數(shù)據(jù)為例進(jìn)行分析，同時根據(jù)本次示例臺風(fēng)(200809號臺風(fēng))形狀自定義的模板來腐蝕分割臺風(fēng)云系影像，并詳細(xì)對比和分析了不同形狀、大小的模板對臺風(fēng)云系影像分割結(jié)果的影響。實驗表明，基于先驗特征的自定義臺風(fēng)云系結(jié)構(gòu)模板，其分割結(jié)果不僅較好地保留了臺風(fēng)云系影像的形狀特征，而且腐蝕后保留的臺風(fēng)云系信息最多。

FY－2C氣象衛(wèi)星云圖;數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué);先驗特征;臺風(fēng)云系影像分割

0 引言

臺風(fēng)是影響我國國民生產(chǎn)、生活的主要自然災(zāi)害之一，具有破壞力強和破壞范圍巨大的特點，每年對我國沿海地區(qū)人民的生產(chǎn)和生活造成了嚴(yán)重影響。因此，合理地預(yù)報、分析臺風(fēng)是十分必要的。

國內(nèi)外對衛(wèi)星云圖上的臺風(fēng)云系影像進(jìn)行分割的方法研究很多，主要有形態(tài)學(xué)方法、閾值分割方法等。王虹等人結(jié)合衛(wèi)星云圖上臺風(fēng)主體云系影像灰度值較高、面積較大、像素集中和臺風(fēng)活動范圍有限等特點，綜合采用閾值法、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)法和數(shù)理統(tǒng)計等方法，對FY－2C氣象衛(wèi)星獲取的紅外一通道蘭勃托投影原始衛(wèi)星云圖上的臺風(fēng)云系影像進(jìn)行分割，取得了滿意的效果［1］;劉光正等人利用臺風(fēng)云系影像像素集中、面積較大和灰度值較高的特點，采用圓形數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)模板，利用多值分割算法提取了臺風(fēng)云系影像［2］;劉凱等人針對衛(wèi)星云圖上臺風(fēng)云系影像的具體特點，采用迭代模型并結(jié)合臺風(fēng)云系面積特征的分割方法，對衛(wèi)星云圖上的臺風(fēng)云系影像進(jìn)行分割，取得了滿意的效果［3］。

由此可見，傳統(tǒng)的臺風(fēng)云系影像分割方法基本都是在二值影像的基礎(chǔ)上，結(jié)合臺風(fēng)云系影像像素灰度值較高，像素灰度分布集中和臺風(fēng)云系影像質(zhì)心分布等特點，先剔除主要無關(guān)云團影像，然后再利用臺風(fēng)云系形狀的類圓形特點，多次采用圓形或菱形結(jié)構(gòu)元素進(jìn)行數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)運算。通過去除干擾云團影像，即可提取臺風(fēng)云系影像。該方法在應(yīng)用中雖能取得一定的效果，但存在一定的缺陷，即默認(rèn)臺風(fēng)云系大致上呈類圓形，然而臺風(fēng)云系實際上是一個不規(guī)則的幾何體，這表明利用傳統(tǒng)的基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的臺風(fēng)云系影像分割方法并不能夠很好地保持原始臺風(fēng)云系影像的形狀以及邊緣信息。鑒于此，本文提出了一種基于先驗特征的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)臺風(fēng)云系影像分割方法，即先根據(jù)臺風(fēng)云系的先驗形態(tài)特征自定義相似模板，再利用此模板對衛(wèi)星云圖上的原始臺風(fēng)云系影像進(jìn)行數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)運算來分割臺風(fēng)云系影像。

1 臺風(fēng)云系影像分割原理

1.1 臺風(fēng)云系影像特征

在衛(wèi)星云圖上，相對于地表、海水影像，臺風(fēng)云系影像往往具有灰度均值較高、像素灰度分布集中、形態(tài)類圓形、面積較大、范圍有限以及紋理光滑等主要特點。

(1)臺風(fēng)云系影像灰度值和臺風(fēng)云頂溫度值分布。灰度值在臺風(fēng)云系影像上直觀地反映了紅外衛(wèi)星云圖中整體像素點的明暗程度，而實際上則反映了影像上臺風(fēng)云頂溫度的高低。在紅外灰度影像上，臺風(fēng)云頂溫度越高，色調(diào)越深，溫度越低，色調(diào)越淺;而云頂溫度影像上則恰好相反，云頂溫度越高，色調(diào)越暗，溫度越低，色調(diào)越亮，而且這種溫度差別，在云頂溫度影像上的梯度更大。

臺風(fēng)云系云頂溫度影像的灰度值的分布范圍相對集中，而且平均灰度值較高，溫度值較低，在紅外影像上顯得比其他云系影像亮，而在云頂溫度影像上則呈現(xiàn)暗色調(diào)。

(2)像素灰度分布。臺風(fēng)是一個結(jié)構(gòu)十分特殊、運動異常強烈的熱帶大氣漩渦。這個大氣漩渦的中心區(qū)氣壓比四周低，周圍的空氣攜帶大量的水汽流向渦旋中心，并在渦旋區(qū)內(nèi)產(chǎn)生向上運動，因此在氣象衛(wèi)星云圖上，臺風(fēng)云系影像的像素灰度分布就很集中［4］。

(3)面積特征。面積特征是指對云系面積及面積變化的描述。由于臺風(fēng)范圍發(fā)展到最強盛時，其直徑可達(dá)2 000 km，即使弱小的臺風(fēng)，其直徑也有幾百公里，氣象衛(wèi)星探測的分辨率僅為幾公里，因此在氣象衛(wèi)星云圖上的臺風(fēng)云系影像的面積往往較大。

(4)紋理特征。紋理是衛(wèi)星云圖的一個重要特征，是云頂表面或其他物像表面光滑程度的判據(jù)。云的類型不同或云的厚度不一，可使云頂表面很光滑或者呈現(xiàn)多起伏、多斑點和褶皺狀，或者呈纖維狀。由云的紋理能識別不同種類的云［5］。臺風(fēng)云系是一個結(jié)構(gòu)十分特殊、運動異常強烈的大氣渦旋，因而在氣象衛(wèi)星云圖上突出表現(xiàn)為一種光滑規(guī)則性的紋理。臺風(fēng)云系的這種光滑、規(guī)則的紋理屬性，不但有利于對其進(jìn)行信息數(shù)值化，并有利于進(jìn)行紋理分析［6］。

1.2 結(jié)合臺風(fēng)特征的臺風(fēng)云系影像初步提取

1.2.1 臺風(fēng)云系影像閾值分割

根據(jù)臺風(fēng)云系云頂溫度分布特點，研究中利用方差分析思想，采用以下Fisher判別算法確定衛(wèi)星云圖上臺風(fēng)云系影像的分割閾值，即

式中，TFisher為 Fisher閾值;σ類內(nèi)距為類內(nèi)距方差;σ類間距為類間距方差。

通過3次Fisher判別運算來確定衛(wèi)星云圖影像上臺風(fēng)云系影像分割閾值:第1次，對整個衛(wèi)星云圖影像進(jìn)行Fisher判別運算，取Fisher判別的最大值，作為確定陸地與云系影像的分割閾值;第2次，對第1次分割后的云系影像部分進(jìn)行Fisher判別運算，取Fisher判別的最大值，作為確定降雨云系影像同普通云系影像的分割閾值，用于提取降雨云系在衛(wèi)星云圖上的分布范圍;第3次，對第2次分割提取的降雨云系影像進(jìn)行Fisher判別運算，取Fisher判別的最大值，作為確定紋理緊密云系影像與非緊密云系影像的分割閾值，用于完成紋理緊密云系信息的提取。根據(jù)臺風(fēng)特點，臺風(fēng)核心云系包含于紋理緊密云系。2次分割后即形成初步提取的二值臺風(fēng)云系影像。

1.2.2 臺風(fēng)云系影像初步提取

通過以上步驟得到的二值影像僅剔除了非降雨云系信息，因此需要繼續(xù)提取臺風(fēng)云系影像的范圍。本文結(jié)合臺風(fēng)云系影像的面積、像素灰度分布、臺風(fēng)活動范圍等特征先確定分割閾值，再利用此閾值對衛(wèi)星云圖進(jìn)行初步分割，即可基本確定出臺風(fēng)云系的分布范圍。經(jīng)處理后，背景中大部分的干擾云團影像被剔除，只留下臺風(fēng)云系影像和部分干擾云系影像。

(1)范圍特征。利用臺風(fēng)活動范圍特征提取臺風(fēng)云系，由于亞洲登陸臺風(fēng)云系的中心一般出現(xiàn)在西太平洋地區(qū)，即衛(wèi)星云圖的右下部分，因此可以定義一個質(zhì)心坐標(biāo)范圍，用于判斷上述二值影像上，云團質(zhì)心是否包含在質(zhì)心坐標(biāo)范圍內(nèi)，如果在質(zhì)心坐標(biāo)范圍內(nèi)，則云團影像保留，否則剔除。

(2)面積特征。由于臺風(fēng)主云系的面積較大，因此可利用臺風(fēng)云系面積特征剔除無關(guān)云團影像。面積特征提取方法為:首先計算出每個云團影像的面積(統(tǒng)計像素個數(shù));再結(jié)合歷史氣象統(tǒng)計資料，確定統(tǒng)計的臺風(fēng)云系面積范圍大小;最后以這個面積范圍作為面積閾值提取出符合要求的云團影像，剔除不符合臺風(fēng)云系特征的干擾云團影像。

(3)均值和方差。結(jié)合臺風(fēng)云系影像的灰度均值和方差(作為閾值)剔除無關(guān)云團影像。具體方法為先分別計算出用Fisher閾值分割后的衛(wèi)星云圖上各云團影像的灰度(溫度)均值和灰度(溫度)標(biāo)準(zhǔn)方差;再將計算出的灰度(溫度)均值和灰度(溫度)標(biāo)準(zhǔn)方差與臺風(fēng)云系影像的灰度均值和方差進(jìn)行比較，剔除閾值外的無關(guān)云團影像。

1.3 采用自定義結(jié)構(gòu)元素提取臺風(fēng)云系影像

經(jīng)過剔除大部分干擾信息后，即可初步分割出臺風(fēng)云系影像，但圖像中仍然包括很多孤立的干擾目標(biāo)影像。為了進(jìn)一步消除這些干擾目標(biāo)，可依據(jù)臺風(fēng)形狀的先驗特征，自定義類似臺風(fēng)形狀的結(jié)構(gòu)元素和設(shè)計不同的結(jié)構(gòu)元素大小，再利用形態(tài)學(xué)方法提取臺風(fēng)云系影像，即可確定臺風(fēng)云系的分布范圍。

提取臺風(fēng)云系時，首先，根據(jù)臺風(fēng)云系影像初步提取結(jié)果，通過觀察臺風(fēng)結(jié)構(gòu)，選取與臺風(fēng)形狀相似的模板;然后，對模板進(jìn)行采樣運算，采樣到不同大小的形態(tài)學(xué)運算模板，例如在本文中使用的3像元×3像元，5像元×5像元大小的矩陣模板;最后，利用該模板對初步提取的臺風(fēng)云系影像進(jìn)行形態(tài)學(xué)運算(腐蝕運算)，即可獲得最終的提取結(jié)果?；谙闰炋卣鞯臄?shù)學(xué)形態(tài)學(xué)臺風(fēng)云系影像分割及對比分析流程如圖1所示。

圖1 基于先驗特征的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)臺風(fēng)云系影像分割及對比分析流程Fig.1 Flow chart of researches on method of typhoon image segmentation with priori features and comparative analysis

2 實例分析

結(jié)合上述基于先驗特征的臺風(fēng)云系影像分割原理，根據(jù)FY－2C氣象衛(wèi)星獲取的云頂溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行臺風(fēng)云系影像提取，并且用大小相同、形狀不同的結(jié)構(gòu)元素模板和大小不同、形狀相同的結(jié)構(gòu)元素模板兩種方式對衛(wèi)星云圖進(jìn)行腐蝕運算，用以提取臺風(fēng)云系影像，最后對提取的臺風(fēng)云系影像進(jìn)行定性和定量分析。

2.1 方法實現(xiàn)

(1)數(shù)據(jù)選取。本文采用的FY－2C氣象衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)的獲取時間為2008年7月28日18時，其收錄的紅外影像對應(yīng)生成的云頂溫度影像圖如圖2(a)所示。

圖2 臺風(fēng)云系影像預(yù)提取系列圖Fig.2 Series cloud image of pre－extraction

(2)灰度圖像二值化。臺風(fēng)云系影像一般具有較高的灰度值，本文選用FY－2C氣象衛(wèi)星云圖紅外一通道云頂溫度的等經(jīng)緯度投影衛(wèi)星云圖，通過Fisher判別，動態(tài)地確定了該時刻云地影像灰度的分割閾值129，降雨云系與其他云系影像灰度的分割閾值65，紋理緊密云系與非緊密云系影像灰度的分割閾值33，經(jīng)過兩次閾值分割即得到二值衛(wèi)星云圖(圖2(b))。

(3)結(jié)合臺風(fēng)云系屬性特征的先驗特征初步提取臺風(fēng)云系范圍。由圖2(b)可知，二值衛(wèi)星云圖上包含很多的無關(guān)云團影像，如果立刻進(jìn)行腐蝕運算，則只能剔除一部分較小的云系影像，而且計算量大。因此可依據(jù)臺風(fēng)影像的面積大于2 500像元、質(zhì)心位于對角線下、灰度方差小于15等特征來處理二值衛(wèi)星云圖，先剔除大量無關(guān)云團影像，在此基礎(chǔ)上再結(jié)合臺風(fēng)云系結(jié)構(gòu)，通過自定義結(jié)構(gòu)元素腐蝕運算來提取臺風(fēng)云系影像。臺風(fēng)云系影像初步提取效果圖如圖2(c)所示。

(4)自定義結(jié)構(gòu)元素提取臺風(fēng)云系影像。提取時，先根據(jù)臺風(fēng)云系影像形狀(圖2(d))，構(gòu)造出與臺風(fēng)云系影像相似的模板(圖2(e))，并采用重采樣算法，采樣到不同大小的模板;然后對初步提取的二值衛(wèi)星云圖進(jìn)行形態(tài)學(xué)腐蝕運算，以提取臺風(fēng)云系影像;同時利用傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)元素、菱形結(jié)構(gòu)元素、圓形結(jié)構(gòu)元素對已初步提取的二值衛(wèi)星云圖進(jìn)行形態(tài)學(xué)腐蝕運算來提取臺風(fēng)云系影像，若腐蝕后的二值衛(wèi)星云圖依然包括非臺風(fēng)云系影像，便可以重復(fù)上述步驟，直到得到只包含臺風(fēng)云系影像的二值圖像。

通過采用形狀相同、大小不同的結(jié)構(gòu)元素以及形狀不同、大小相同的結(jié)構(gòu)元素來對初步提取的二值衛(wèi)星云圖進(jìn)行腐蝕運算，即可提取臺風(fēng)云系影像，獲得的運算結(jié)果如表1所示。

表1 不同形狀、不同尺寸的模板腐蝕提取的臺風(fēng)云系影像效果對比Tab.1 Comparison of the extracted typhoon cloud image with different shapes，different sizes

2.2 臺風(fēng)云系影像提取結(jié)果分析

2.2.1 定性分析

(1)形狀相同、尺寸不同模板的提取結(jié)果。用形狀相同、大小不同的模板對初步提取的二值衛(wèi)星云圖進(jìn)行腐蝕后發(fā)現(xiàn)，無論采用何種模板，尺寸越大，對衛(wèi)星云圖腐蝕得越厲害，邊緣細(xì)節(jié)信息損失越嚴(yán)重。

其中利用菱形結(jié)構(gòu)元素模板進(jìn)行腐蝕后，模板尺寸較小時，腐蝕后的臺風(fēng)云系影像只有小部分的邊緣會出現(xiàn)方形拐角，隨著模板尺寸的增大，腐蝕后的臺風(fēng)云系影像雖然能夠大體提取到臺風(fēng)云系影像的形狀，但是臺風(fēng)云系影像邊緣會出現(xiàn)明顯的方形拐角，當(dāng)模板尺寸較大，如模板為17像元×17像元大小的矩陣時，幾乎將原始衛(wèi)星云圖上臺風(fēng)云系影像腐蝕成為一個類方形，這對臺風(fēng)云系影像形狀的弧度變化影響很大。

利用圓形結(jié)構(gòu)元素模板進(jìn)行腐蝕后，當(dāng)模板較小時，腐蝕后的臺風(fēng)云系影像邊緣會有部分方形拐角，與菱形結(jié)構(gòu)元素模板的腐蝕結(jié)果類似，但是隨著模板的增大，腐蝕提取的臺風(fēng)云系影像既能保持臺風(fēng)云系影像的大體形狀，同時也能保留臺風(fēng)云系影像邊緣的弧度信息，使之更加吻合原始衛(wèi)星云圖上臺風(fēng)云系影像的形狀特性。

而利用自定義臺風(fēng)云系結(jié)構(gòu)模板進(jìn)行腐蝕后，在模板尺寸較小時，腐蝕結(jié)果能夠保持原始臺風(fēng)云系影像的形狀，而且邊緣弧度避免了方形拐角，但有時腐蝕提取的臺風(fēng)云系影像邊緣會產(chǎn)生細(xì)小邊線;隨著模板尺寸的增大，腐蝕結(jié)果即能保持臺風(fēng)云系影像的主體形狀，而且腐蝕提取的臺風(fēng)云系影像邊緣拐角特征較光滑，同時避免了較小模板腐蝕產(chǎn)生細(xì)小邊線，腐蝕提取的臺風(fēng)云系特征最明顯。

(2)形狀不同、尺寸相同模板的提取結(jié)果。當(dāng)采用的模板尺寸較小時，如模板為3像元×3像元，5像元×5像元大小的矩陣時，菱形結(jié)構(gòu)模板、圓形結(jié)構(gòu)模板和自定義臺風(fēng)云系結(jié)構(gòu)模板的腐蝕效果相似，均能夠很好地保持原始臺風(fēng)云系影像的形狀。相比較而言，利用自定義臺風(fēng)云系結(jié)構(gòu)模板腐蝕后的臺風(fēng)云系影像對邊緣信息保持得最好，而用菱形結(jié)構(gòu)元素模板和圓形結(jié)構(gòu)元素模板腐蝕后的部分臺風(fēng)云系影像邊緣則會出現(xiàn)明顯的方形拐角。

當(dāng)采用的模板尺寸為中等大小時，如模板為7像元×7像元，9像元×9像元大小的矩陣等，隨模板尺寸大小增大，菱形結(jié)構(gòu)模板、圓形結(jié)構(gòu)模板和自定義臺風(fēng)云系結(jié)構(gòu)模板對臺風(fēng)云系影像的腐蝕作用越明顯，用菱形結(jié)構(gòu)元素腐蝕后的部分云系邊緣出現(xiàn)更加明顯的方形拐角;而相對較小尺寸的圓形結(jié)構(gòu)元素模板而言，不僅方形的拐角消失，而且圓形特征保留，并能保持原始衛(wèi)星云圖上臺風(fēng)云系影像的弧度特征;而自定義臺風(fēng)云系結(jié)構(gòu)模板腐蝕提取的臺風(fēng)云系影像不但對臺風(fēng)云系影像的形狀和邊緣均保持得很好，而且能看到細(xì)節(jié)特征的保留。

當(dāng)采用的模板尺寸較大時，如模板為15像元×15像元和17像元×17像元大小的矩陣時，菱形結(jié)構(gòu)模板、圓形結(jié)構(gòu)模板和自定義臺風(fēng)云系結(jié)構(gòu)模板對臺風(fēng)云系影像的腐蝕均很嚴(yán)重，菱形結(jié)構(gòu)元素模板會將原始衛(wèi)星云圖上臺風(fēng)云系影像腐蝕成為一個類方形，只能大體保持臺風(fēng)云系影像的形狀，而且臺風(fēng)云系影像邊緣處的拐角很明顯，幾乎無法保持原始衛(wèi)星云圖臺風(fēng)云系影像的弧度特征;用圓形結(jié)構(gòu)元素腐蝕后不僅保持了大體的臺風(fēng)云系影像形狀，而且對原始衛(wèi)星云圖上臺風(fēng)云系影像的弧度變化有一定的保留;用自定義臺風(fēng)云系結(jié)構(gòu)模板腐蝕后的臺風(fēng)云系影像，雖然腐蝕也較嚴(yán)重，但是相對于其他兩種結(jié)構(gòu)元素而言，其腐蝕結(jié)果是最符合原始衛(wèi)星云圖上臺風(fēng)云系影像形狀的，臺風(fēng)云系影像拐角處最為光滑，保留的臺風(fēng)云系特征最優(yōu)。

2.2.2 定量分析

為了做進(jìn)一步的定量分析，本文先利用不同形狀、不同尺寸的模板對初步提取的二值衛(wèi)星云圖進(jìn)行腐蝕，再對腐蝕后的臺風(fēng)云系影像與原始臺風(fēng)云系影像做差值運算，然后再觀察差值影像及其變化，其結(jié)果如表2所示。差分圖像下方為腐蝕運算后的臺風(fēng)云系影像像元變化數(shù)(即腐蝕后的臺風(fēng)云系影像與原始衛(wèi)星云圖上臺風(fēng)云系影像的像元數(shù)差)。

表2 腐蝕后的臺風(fēng)云系影像與原始臺風(fēng)云系影像差值比較Tab.2 Comparison between the eroded image of typhoon cloud and the original image of typhoon cloud

由表2分析可知:

(1)從臺風(fēng)云系影像的形態(tài)變化分析可知，利用菱形結(jié)構(gòu)元素與圓形結(jié)構(gòu)元素對原始衛(wèi)星云圖上臺風(fēng)云系影像進(jìn)行腐蝕提取的臺風(fēng)云系形狀比較有規(guī)律，由外向內(nèi)，腐蝕程度基本相同;而用自定義臺風(fēng)云系結(jié)構(gòu)模板腐蝕的結(jié)果則不像菱形結(jié)構(gòu)元素模板和圓形結(jié)構(gòu)元素模板那樣規(guī)律，部分邊緣腐蝕得嚴(yán)重，部分邊緣腐蝕較輕，臺風(fēng)云系影像的突出部分腐蝕較重，而內(nèi)凹部分則腐蝕較輕，這說明自定義臺風(fēng)云系結(jié)構(gòu)模板能夠根據(jù)臺風(fēng)云系自身的特點，更好地擬合原始衛(wèi)星云圖上臺風(fēng)云系影像形狀，并對其進(jìn)行腐蝕運算，同時能有選擇地保留臺風(fēng)云系特點。

(2)從變化的像元總數(shù)分析可知，在模板尺寸較小時，如3像元×3像元和5像元×5像元的模板時，用菱形結(jié)構(gòu)元素模板與圓形結(jié)構(gòu)元素模板腐蝕提取的臺風(fēng)云系影像相近，甚至相同，因此變化的像元數(shù)相近。當(dāng)模板尺寸增大時，3種模板腐蝕后引起的像元數(shù)變化也隨之增大，說明隨著模板尺寸的增大，對臺風(fēng)云系影像的腐蝕也越來越嚴(yán)重，在模板尺寸相同大小下，臺風(fēng)模板腐蝕得最少;同時，隨著模板增大，圓形結(jié)構(gòu)元素的腐蝕結(jié)果較自定義臺風(fēng)云系結(jié)構(gòu)模板的腐蝕結(jié)果更為嚴(yán)重，二者雖都能保留臺風(fēng)云系影像的弧度特征，但采用自定義臺風(fēng)云系結(jié)構(gòu)模板進(jìn)行腐蝕的變化更少，信息保留更多，效果更好。

3 結(jié)論

(1)本文依據(jù)臺風(fēng)形狀這一先驗特征，自定義一個與臺風(fēng)形狀相似、大小適中的自定義臺風(fēng)云系結(jié)構(gòu)模板，對原始衛(wèi)星云圖上臺風(fēng)云系影像進(jìn)行腐蝕運算，以提取更吻合原始衛(wèi)星云圖上的臺風(fēng)云系影像。實驗證明，與其他模板相比，本文模板既能夠很好地保持臺風(fēng)云系影像的形狀，又能保持邊緣信息及信息量，這為臺風(fēng)云系影像分析提供了更有效的分割依據(jù)。

(2)用自定義的臺風(fēng)云系結(jié)構(gòu)模板進(jìn)行腐蝕的結(jié)果比較吻合原始衛(wèi)星云圖上臺風(fēng)云系影像的形狀，腐蝕次數(shù)較高時，邊緣也不會出現(xiàn)突兀的方形拐角，相比傳統(tǒng)的菱形結(jié)構(gòu)元素模板與圓形結(jié)構(gòu)元素模板的腐蝕像元數(shù)變化較小，具有應(yīng)用價值。但如何獲取自定義臺風(fēng)云系結(jié)構(gòu)模板，以及怎樣確定用于臺風(fēng)云系影像腐蝕的合適模板及大小，使之在腐蝕過程中既能很好地保持臺風(fēng)云系影像的形狀和大小，又能分離臺風(fēng)云系影像有待后期繼續(xù)深入研究。

致謝:感謝國家衛(wèi)星氣象中心提供的數(shù)據(jù)支持。

［1］ 王 虹，余建波，陳明明，等.基于FY－2C氣象衛(wèi)星云圖的臺風(fēng)分割方法的研究［J］.計算機工程應(yīng)用，2008，44(20):188－214.

［2］ 劉光正，邱海明，吳 冰，等.基于衛(wèi)星云圖的無眼臺風(fēng)中心定位算法［J］.天津大學(xué)學(xué)報，2003，36(6):668 －672.

［3］ 劉 凱，黃 峰，羅 堅.臺風(fēng)衛(wèi)星云圖分割方法研究［J］.微機發(fā)展，2001，11(1):54 －55

［4］ 余建波.基于氣象衛(wèi)星云圖的云類識別及臺風(fēng)分割和中心定位研究［D］.武漢:武漢理工大學(xué)，2008.

［5］ 陳渭民.氣象衛(wèi)星學(xué)［M］.北京:氣象出版社，2005:217－220.

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Research on the Typhoon Segmentation Method with Priori Features

LIAO Xiao－lu，TIAN Yu－gang，LIU Jia
(Faculty of Information Engineering，China University of Geosciences(Wuhan)，Wuhan 430074，China)

The traditional segmentation of typhoon cloud based on mathematical morphology usually uses round or diamond－shaped template to segment satellite images.This conventional approach fails to keep a good typhoon original form information after large or multiple erosion or dilation.In order to solve this problem，the authors studied the theory and method of typhoon segmentation with priori features in this paper.Concretely speaking，the authors first extract the general form of typhoon cloud as a morphological template，and then extract typhoon cloud by morphology methods.With TBB data of FY2C，NO.200809 typhoon obtained at 6:00 p.m on July 28 as an example，the authors made a template according to the shape of the typhoons to erode clouds images，and then made a detailed comparison as well as analysis of different template shapes or sizes of the cloud segmentation results.The results show that the priori features templates segmentation results can not only well retain the characteristics of typhoon cloud but also preserve most information after cloud erosion.

FY－2C satellite image;Mathematical morphology;Priori feature;Cloud segmentation

TP 79:P 407

A

1001－070X(2011)03－0037－06

2010－12－11;

2011－01－22

國家科技支撐計劃項目(編號:2008BAK49B04)及中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金資助項目(編號:CUG090110)。

廖小露(1986－)，男，碩士研究生，主要從事災(zāi)害遙感研究。

(責(zé)任編輯:丁 群)