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    基于運(yùn)動(dòng)估計(jì)與補(bǔ)償?shù)睦走_(dá)拼圖預(yù)測(cè)分析*

    2020-06-09 06:18:12秦運(yùn)龍張冰松楊代才王迎迎
    關(guān)鍵詞:宏塊實(shí)況特征值

    秦運(yùn)龍 張冰松 楊代才 王迎迎

    (湖北省氣象信息與技術(shù)保障中心 武漢 430074)

    1 引言

    隨著復(fù)雜強(qiáng)對(duì)流氣象天氣的增多,雷達(dá)拼圖對(duì)于強(qiáng)天氣預(yù)警預(yù)報(bào)尤為重要,其及時(shí)性和完整性需求也越來(lái)越高。在業(yè)務(wù)傳輸中,由于設(shè)備、系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)等原因可能導(dǎo)致雷達(dá)拼圖漏缺或延遲。如何及時(shí)較好地補(bǔ)缺雷達(dá)拼圖,并提前預(yù)測(cè)預(yù)判雷達(dá)拼圖的演變?cè)诙虝r(shí)強(qiáng)對(duì)流預(yù)報(bào)中具有較強(qiáng)的需求。本文根據(jù)雷達(dá)拼圖特點(diǎn),提出了一種基于運(yùn)動(dòng)估計(jì)和運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償?shù)姆椒A(yù)測(cè)雷達(dá)拼圖[1~2],保障雷達(dá)拼圖時(shí)序上的完整性,并可提前預(yù)判短時(shí)間內(nèi)雷達(dá)拼圖演變情況。

    2 運(yùn)動(dòng)估計(jì)

    每種雷達(dá)拼圖產(chǎn)品都是連續(xù)動(dòng)態(tài)變化的,每6min 一張圖,因此連續(xù)雷達(dá)拼圖的紋理在短時(shí)間內(nèi)是不會(huì)發(fā)生較大變化,通過(guò)紋理特征可以進(jìn)行運(yùn)動(dòng)估計(jì)判斷雷達(dá)圖變化與走向。

    設(shè)雷達(dá)拼圖實(shí)況在時(shí)序上的拼圖為I,時(shí)序拼圖序列集為{Ij,j∈(1,2,3…)} ,其中Ij表示第 j 張雷達(dá)拼圖。將每張拼圖劃分為多個(gè)8*8 像素的宏塊,宏塊序列集表示為 {MBj(m,n),j∈(1,2,3…),m,n∈(1,2,3…)}其中MBj(m,n)表示Ij拼圖的第m 行第n 列個(gè)宏塊。宏塊作為拼圖變化的最小運(yùn)動(dòng)單元,每個(gè)宏塊前后移動(dòng)的橫向與縱向位移對(duì)應(yīng)一個(gè)運(yùn)動(dòng)矢量[3],宏塊MBj(m,n)的運(yùn)動(dòng)矢量記為MVj(m,n)。

    2.1 紋理特征提取

    圖像的紋理特征是圖像的低頻信息,表征了圖像的具體的內(nèi)容,通過(guò)對(duì)每個(gè)宏塊進(jìn)行二維離散余弦變換(Discrete Cosine Transform,DCT)可獲得宏塊的二維頻譜信息[4~5],從而可取的低頻的紋理信息數(shù)據(jù)。設(shè)宏塊MBj(m,n)對(duì)應(yīng)的8*8 空間像素值為f(x,y),則其頻譜變化為

    式中,M=8,N=8,

    F(u,v) 為宏塊對(duì)應(yīng)8*8 大小的二維頻譜信息。通過(guò)提取F(u,v)的低頻紋理信息來(lái)壓縮數(shù)據(jù)量獲得宏塊特征。其中F(0,0)為直流信息,表征圖像的主要紋理信息,其余為交流信息,且頻率越低,紋理信息越豐富。二維頻譜數(shù)組中越靠近左上角頻率越低,信息量越大,其信息權(quán)重也越高,通過(guò)設(shè)置W1,W2,W3,三個(gè)不同權(quán)重系數(shù)提取壓縮后頻譜。

    通過(guò)計(jì)算頻譜值平方和得到宏塊的特征值T,其中W1>>W(wǎng)2>>W(wǎng)3。即有宏塊MBj(m,n)對(duì)應(yīng)特征 值 為T(mén)j(m,n) ,Tj(m,n) 反應(yīng)了整個(gè)宏塊MBj(m,n)的紋理特征。由于每張拼圖由多個(gè)宏塊組成,則計(jì)算第j 張拼圖Ij得到宏塊集MBj特征值集Tj,同理可得到時(shí)序拼圖序列集為I對(duì)應(yīng)宏塊集MB特征值集T[6]。

    2.2 運(yùn)動(dòng)矢量計(jì)算

    天氣雷達(dá)拼圖反應(yīng)的是大氣云層及水汽含量等特征變化情況,是一個(gè)緩慢連續(xù),有一定繼承性的過(guò)程,不會(huì)出現(xiàn)較大的跳變運(yùn)動(dòng),因此相鄰近雷達(dá)拼圖間宏塊移動(dòng)距離有限。可根據(jù)預(yù)測(cè)的時(shí)間序列跨度大小,選擇適當(dāng)?shù)暮陦K特征值匹配搜索范圍,降低計(jì)算量,減少其它區(qū)域特征值引起的誤判匹配[7~9]。

    圖1 運(yùn)動(dòng)估計(jì)

    如圖1,計(jì)算從Ij到Ij-1雷達(dá)拼圖的運(yùn)動(dòng)矢量集Tj,從而預(yù)測(cè)Ij+1各宏塊對(duì)應(yīng)的位移。設(shè)圖像Ij有 M 行 N 列個(gè)宏塊,搜索范圍為 L,以 L=5 為例,即Ij某宏塊MBj(m,n)在Ij-1中對(duì)應(yīng)宏塊MBj-1(m,n)搜索半徑為5 個(gè)宏塊距離進(jìn)行特征值匹配,最接近的作為相似度最高的宏塊,即計(jì)算其中l(wèi)∈(-5,-4,-3,…,3,4,5) 。則Ij-1與Ij相似宏塊為MBj-1(m-m1,n-n1) ,MBj(m,n) ,其中 (m1,n1) 為相似宏塊的橫向和縱向位移,即為運(yùn)動(dòng)矢量MVj(m,n),MVj(m,n)作為MBj(m,n))預(yù)測(cè)下一張雷達(dá)圖Ij+1對(duì)應(yīng)相似宏塊MBj+1(m+m1,n+n1) 的運(yùn)動(dòng)矢量。計(jì)算所有Ij宏塊運(yùn)動(dòng)矢量得到運(yùn)動(dòng)矢量集MVj。同理從MBj-2(m-m2,n-n2)到MBj(m,n)宏塊的位移(m2,n2)即為MBj(m,n)預(yù)測(cè)未來(lái)第二張雷達(dá)圖對(duì)應(yīng)相似宏塊MBj+2(m+m2,n+n2)的運(yùn)動(dòng)矢量,依次類(lèi)推,即可獲得宏塊的運(yùn)動(dòng)變化矢量集[10~11]。隨著預(yù)測(cè)雷達(dá)拼圖的時(shí)間跨度增大可適當(dāng)增大宏塊特征值匹配搜索范圍L的值。

    3 運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償

    雷達(dá)拼圖在連續(xù)緩慢移動(dòng)過(guò)程中回波強(qiáng)度也在發(fā)生一定的變化,運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償則反映了雷達(dá)拼圖前后回波強(qiáng)度變化情況,因此在預(yù)測(cè)雷達(dá)拼圖時(shí),不能簡(jiǎn)單地將原圖宏塊的像素值復(fù)制到預(yù)測(cè)圖像相應(yīng)匹配宏塊位置,而應(yīng)該加上一定的運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償信息[12~13]。

    在獲得運(yùn)動(dòng)矢量的基礎(chǔ)上,可以很迅速地找到匹配宏塊對(duì)應(yīng)關(guān)系,例如Ij與Ij-1的宏塊對(duì)應(yīng)關(guān)系MBj-1(m-m1,n-n1)對(duì)應(yīng)MBj(m,n)。則該宏塊的運(yùn)動(dòng)殘差cj(m,n)=MBj(m,n)-MBj-1(m-m1,n-n1)。Ij預(yù)測(cè)第Ij+1時(shí)的運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償值rcj取前兩個(gè)殘差值平均值

    4 圖像預(yù)測(cè)

    設(shè)圖像Ij有 M 行 N 列個(gè)宏塊,則Ij-1與Ij相似宏塊MBj-1(m-m1,n-n1)、MBj(m,n),其中 (m1,n1)為相似宏塊的橫向和縱向位移。則其預(yù)測(cè)的下一張圖對(duì)應(yīng)相似宏塊為MBj+1(m+m1,n+n1),通過(guò)宏塊MBj(m,n)像素值和對(duì)應(yīng)運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償值rc(jm,n)得到預(yù)測(cè)的相似宏塊的像素值[14~15]為MBj+1(m+m1,n+n1)=MBj(m,n)+rcj(m,n)。計(jì)算所有相似宏塊像素值得到第j+1張拼圖的預(yù)測(cè)拼圖Ij+1。

    5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

    本文采用長(zhǎng)江流域雷達(dá)拼圖組合反射率產(chǎn)品作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集,圖片大小為768×1024 像素,圖片每 6min 生成一個(gè),通過(guò)調(diào)試,取 W1=20,W2=6,W3=2,L=5。在實(shí)際預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)過(guò)程中,考慮到圖片邊界靜止不變,且宏塊搜索時(shí)需進(jìn)行邊界處理,將圖片周邊8 個(gè)宏塊均不做預(yù)測(cè),被預(yù)測(cè)雷達(dá)拼圖像素值初始化為用于作為預(yù)測(cè)參考的雷達(dá)拼圖像素值,在預(yù)測(cè)計(jì)算過(guò)程中通過(guò)宏塊匹配和補(bǔ)償更新被預(yù)測(cè)雷達(dá)拼圖像素值,其預(yù)測(cè)結(jié)果如圖2,其中第一行為實(shí)況,第二行為預(yù)測(cè)結(jié)果。

    圖2 雷達(dá)拼圖預(yù)測(cè)結(jié)果

    通過(guò)計(jì)算預(yù)測(cè)拼圖和原實(shí)況拼圖灰度值相似度,判斷預(yù)測(cè)拼圖的質(zhì)量,拼圖相似度以相關(guān)系數(shù)表征,計(jì)算相關(guān)系數(shù)r的值。

    多次預(yù)測(cè)得相關(guān)系數(shù)r 平均值變化情況如圖3所示。實(shí)驗(yàn)證明拼圖相關(guān)系數(shù)大于0.9時(shí)其內(nèi)容與實(shí)況產(chǎn)品基本一致,可以滿足預(yù)報(bào)需求,但在色度上仍有一定偏差。相關(guān)系數(shù)低于0.9 時(shí),預(yù)測(cè)誤差逐步擴(kuò)大,不宜提供作預(yù)報(bào)服務(wù)。

    圖3 預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)況相關(guān)系數(shù)變化曲線

    6 結(jié)語(yǔ)

    本文提供一種基于運(yùn)動(dòng)估計(jì)與補(bǔ)償?shù)睦走_(dá)拼圖預(yù)測(cè)分析方法,該方法利用雷達(dá)拼圖在紋理變化上連續(xù)性的特點(diǎn),能夠較好補(bǔ)缺和提前預(yù)測(cè)雷達(dá)拼圖,實(shí)驗(yàn)證明,該方法針對(duì)短時(shí)間范圍內(nèi)的雷達(dá)拼圖預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)況數(shù)據(jù)吻合度較高,但在色度上還存在一定的偏差,但針對(duì)時(shí)間跨度略大的預(yù)測(cè),其偏差較大,還需進(jìn)一步研究。

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