数字图像处理卫星云图
数字图像处理_第三版_(冈萨雷斯_整理的知识点)
1.1 图像与图像处理的概念图像(Image)：使用各种观测系统以不同形式和手段观测客观世界而获得的，可以直接或间接作用于人眼并进而产生视觉的实体。
包括：·各类图片，如普通照片、X光片、遥感图片；·各类光学图像，如电影、电视画面；·客观世界在人们心目中的有形想象以及外部描述，如绘画、绘图等。
数字图像：为了能用计算机对图像进行加工，需要把连续图像在坐标空间和性质空间都离散化，这种离散化了的图像是数字图像。
图像中每个基本单元叫做图像的元素，简称像素（Pixel）。
数字图像处理（Digital Image Processing）：是指应用计算机来合成、变换已有的数字图像，从而产生一种新的效果，并把加工处理后的图像重新输出，这个过程称为数字图像处理。
也称之为计算机图像处理（Computer Image Processing）。
1.2 图像处理科学的意义1.图像是人们从客观世界获取信息的重要来源·人类是通过感觉器官从客观世界获取信息的，即通过耳、目、口、鼻、手通过听、看、味、嗅和接触的方式获取信息。
在这些信息中，视觉信息占70％。
·视觉信息的特点是信息量大，传播速度快，作用距离远，有心理和生理作用，加上大脑的思维和联想，具有很强的判断能力。
·人的视觉十分完善，人眼灵敏度高，鉴别能力强，不仅可以辨别景物，还能辨别人的情绪。
2.图像信息处理是人类视觉延续的重要手段非可见光成像。
如：γ射线、X射线、紫外线、红外线、微波。
利用图像处理技术把这些不可见射线所成图像加以处理并转换成可见图像，可对非人类习惯的那些图像源进行加工。
3.图像处理技术对国计民生有重大意义图像处理技术发展到今天，许多技术已日益趋于成熟，应用也越来越广泛。
它渗透到许多领域，如遥感、生物医学、通信、工业、航空航天、军事、安全保卫等。
1.3 数字图像处理的特点1. 图像信息量大每个像素的灰度级至少要用6bit（单色图像）来表示，一般采用8bit（彩色图像），高精度的可用12bit 或16bit。
精品文档-数字图像处理(第三版)(何东健)-第1章
第1章 概论
5. 图像分析（Image Analysis 图像处理应用的目标几乎均涉及图像分析， 即对图像中 的不同对象进行分割、 特征提取和表示， 从而有利于计算机 对图像进行分类、 识别和理解。 在工业产品零件无缺陷且正确装配检测中， 图像分析是 把图像中的像素转化成一个“合格”或“不合格”的判定。 在医学图像处理中， 不仅要检测出异变（如肿瘤）的存在， 而且还要检查其尺寸大小。
第1章 概论 图像自动分割是图像处理中最困难的问题之一。 人类视 觉系统能够将所观察的复杂场景中的对象分开并识别出每个物 体。 但对计算机来说， 却是一个非常困难的问题。 由于解 决和分割有关的基本问题是特定领域中图像分析实用化的关键 一步， 因此， 将各种方法融合在一起并使用知识来提高处理 的可靠性和有效性是图像分割的研究热点。
第1章 概论 4. 图像分割（Image Segmentation 把图像分成区域的过程即图像分割。 图像中通常包含多 个对象， 例如， 一幅医学图像中显示出正常的或有病变的各 种器官和组织。 为达到识别和理解的目的， 必须按照一定的 规则将图像分割成区域， 每个区域代表被成像的一个物体 （或部分）。
第1章 概论
（4） 图像数据量庞大。 图像中包含有丰富的信息， 可以通过图像处理技术获取图像中包含的有用信息。 但是， 数字图像的数据量巨大。 一幅数字图像是由图像矩阵中的像 素（Pixel ）组成的， 通常每个像素用红、 绿、 蓝三种颜 色表示， 每种颜色用8bit表示灰度级。 那么一幅1024×768 不经压缩的真彩色图像， 数据量达2.25 MB (1024×768×8×3/8)， 一幅遥感图像的数据量达3240× 2340×4＝30Mb 。 如此庞大的数据量给存储、 传输和处理 都带来巨大的困难。 如果再提高颜色位数及分辨率， 数据量 将大幅度增加。
数字图像处理技术在卫星图像处理中的应用
数字图像处理技术在卫星图像处理中的应用随着空间技术的不断进步和发展，卫星监测技术已经成为我们日常生活不可或缺的一部分。
卫星图像作为一种重要的监测手段，不仅可以帮助我们了解地球上的变化和特征，还可以为我们提供实时的数据资料，用于研究各种自然和人文问题。
然而，传统的卫星图像往往存在亮度不均、噪声干扰和边缘模糊等问题，这些问题往往会影响到数据的准确性和可靠性。
在这种情况下，数字图像处理技术成为了我们处理卫星图像的有效手段。
数字图像处理技术是一种将数字信号处理应用于图像处理领域的技术。
它可以对图像进行数字化、处理和分析，使得处理结果更加精确和准确。
具体来说，数字图像处理技术在卫星图像处理中的应用主要包括以下几个方面：1. 图像增强卫星图像常常存在着亮度不均、噪声干扰和边缘模糊等问题，这些问题会影响到数据的准确性和可靠性。
为了解决这些问题，数字图像处理技术可以对卫星图像进行图像增强，使得卫星图像更加清晰和易于分析。
图像增强技术包括点运算、线性滤波、非线性滤波等方法。
例如，可以使用直方图均衡化方法对卫星图像进行增强，从而提高图像亮度和对比度，使得图像更加清晰。
2. 图像分割图像分割是将图像分成若干互不重叠的区域的过程。
在卫星图像处理中，图像分割可以用于提取海洋、陆地、植被、水体等不同对象的信息。
数字图像处理技术可以应用于图像分割，利用图像的颜色、纹理、边缘等特征进行分割。
图像分割方法包括基于阈值的方法、基于区域的方法、基于边缘的方法等。
例如，可以使用谷底阈值分割法对卫星图像进行分割，从而提取不同对象的信息。
3. 特征提取特征提取是将图像中的信息转换成易于计算的数学特征的过程。
在卫星图像处理中，特征提取可以用于提取海岸线、湖泊面积、植被覆盖度等信息。
数字图像处理技术可以应用于特征提取，利用图像的灰度、梯度、边缘等特征进行特征提取。
特征提取方法包括基于灰度的方法、基于边缘的方法、基于形态学的方法等。
例如，可以使用Canny边缘检测算法对卫星图像进行特征提取，从而提取出海岸线等信息。
数字图像处理技术在卫星图像分析中的应用研究
数字图像处理技术在卫星图像分析中的应用研究数字图像处理技术是一种利用计算机技术对图像进行处理、分析、处理和识别的技术。
随着卫星技术的发展，卫星图像处理技术越来越成熟，数字图像处理技术在卫星图像分析中的应用得到了广泛的关注和研究。
本文将从图像增强、目标识别与跟踪、图像分割等方面探讨数字图像处理在卫星图像分析中的研究进展和应用现状。
一、图像增强图像增强是数字图像处理技术中的一种基本操作，旨在改善图像质量，提高图像的整体可读性和识别度。
卫星图像可以是航拍图像或卫星遥感图像，由于成像时天气、云层、地形、测量角度等因素的影响，使得卫星图像质量不稳定，常出现噪声、模糊、对比度低等问题。
因此，利用数字图像处理技术进行增强处理可以有效地提高图像的质量和可读性。
对于卫星图像增强处理，常用的技术包括灰度拉伸、直方图均衡化、滤波等。
如灰度拉伸是一种通过调整图像像素值分配的方法，在不改变图像的相对像素值的情况下，增加图像的对比度和动态范围，从而使图像更好地适应观察要求。
直方图均衡化是一种常见的增强技术，它可以通过将直方图分布均匀化，增加图像对比度，提高图像清晰度和边缘信息。
滤波技术则可以通过一些处理算法来去除图像中的噪声。
二、目标识别与跟踪卫星图像中的目标识别与跟踪是利用数字图像处理技术的一种重要应用领域，对于目标的识别和跟踪，往往要依靠图像处理技术来完成。
数字图像处理技术可以识别卫星图像中的目标物体，了解目标的形状、大小、颜色等特征。
同时，也可以通过对目标进行跟踪来捕捉目标的运动信息。
目标识别和跟踪需要特定的算法和工具支持，如边缘检测、形状匹配、轮廓提取等算法。
在数字图像处理领域中，SIFT 和SURF 等特征提取算法，可以用来描述目标物体的主要特征，从而实现对目标识别和跟踪。
三、图像分割图像分割技术是数字图像处理技术在卫星图像分析中的重要应用之一。
图像分割就是将图像中的像素按照某种标准分成不同的部分，使每个部分的像素具有相似的属性，比如灰度值、颜色、形状等。
基于图像处理的气象卫星云图数据库管理
信息 集合 ， 而没 有 其 它 多余 无 用 的信 息 。 可 以将
原始 文件缩 减 ５ ％左 右 ， 大减 少 了存储 量 。 Ｏ 大
பைடு நூலகம்
（ ） 屏幕 坐标 系转 化为经 纬 坐标 ， ３将 使云 的空
间位 置更具 有 实用价 值 。 ２ ２ 数据 库结构 ． ２ ２ １ 采 用面 向对 象的关 系数 据库 的设 计思 路 ．． 数据 库 的平 台仍 然 是 ＤＢ ＭＳ， 设 计 出发 点 但 是用 户应用 ， 站在 数据 库用 户使 用 的角度 上 ， 如何 使用 户能 够快 速从数 量庞 大 的云 图里查 询 到符合 用户需 求 的结 果 ， 能够 快 速 的得 到 各 种 资料 的统 计结 果 ， 才是 我 们 开发 数 据 库 的 最终 目标 。 如果 单纯 采取关 系 数据 库 的设 计 思 路 ， 即使 简 单 的查 询 ， 如查 询某 一时刻 的 云 图 ， 例 在资 料量 很 大量时 也是 比较 慢 的。在 用 户 实 际 使 用 中 ， 询往 往 是 查 复合 查 询 ， 例如 查 询某 次 台 风 产生 、 发展 、 陆全 登 过程 的云 图 ， 由于 单 一 的关 系型 数 据 库 大 量 的冗
余计 算 ， 询速 度会非 常缓 慢 ， 率 低下 。 查 效
２ 实现技 术和 数据 库结 构 ２ １ 保存 前 的预处 理 ．
收 稿 Ｅ期 ：０ ２—０ —１ ｔ ２０ ５ ６ 作 者 简介 ： 永 禄 （ ９ ２ ）男 ， 师 刘 １７ 一 ． 讲
为此 ， 我们 引入 面 向对 象 的 概念 来 提 高数 据 库 的运行效 率 。根据 用户 需求 以及 卫 星云 图的特
般 情况 下 ， 天都 会有 几十 张卫 星云 图 ， 每 日积 月
数字图像处理案例
手写数字识别
手写数字识别是光学字符识别 技术的一个分支。
研究的对象：如何利用电子计 算机自动辨认人手写的阿拉伯 数字。
研究背景
手写数字识别的应用范围广泛，阿 拉伯数字组成的各种编号和统计数 据如：邮政编码、统计报表、财务 报表、银行票据等等。
在整个OCR领域中，最为困难的就 是脱机手写字符的识别。
这里我们取N=5，经实验证明能够 满足实际需要。
特征提取的具体实现
1)搜索数据区，找出手写数字的上下左 右边界。 2)将数字区域平均分为5×5的小区域。 3)计算5×5的每一个小区域中黑像素所 占比例，第一行的5个比例值保存到特 征的前5个，第二行对应着特征的6～10 个，依此类推。
构构造造样样品品特特征征库库
欧式距离
设有两个样品Xi、Xj的特征值分别为:
xi1
Xi
xi 2
xi1,
xi2 ,
xin
, xin T
x j1
X
j
x
j
2
x j1, x j2 ,
xjn
T
, x jn
若采用欧式距离法来计算的两样品之间的距离
，则两样品距离: Di2j
T
Xi X j
任务：对这个案例进一步分析
讨论一下 1）怎样找到数字的位置？ 2）提取哪些特征？ 3）怎样建立样品特征库？ 4）采用何种识别的决策？ 5）实现的流程的核心代码？
特特征征提提取取
样样品品特特征征库库的的建建立立
点击【训练样品设计】下拉列表框， 为手写的数字选择其对应的类别。
简单手写数字识别系统设计
简单手写数字识别系统主要构成：
➢ 特征提取
➢ 识别（模版匹配法）
使用数字图像处理技术进行卫星影像的测绘分析
使用数字图像处理技术进行卫星影像的测绘分析数字图像处理技术在卫星影像测绘分析中扮演着重要角色。
卫星影像的测绘分析对于地理信息系统、城市规划、环境保护等领域具有重要的应用价值。
数字图像处理技术通过提取图像中的有用信息，可以实现对卫星影像进行高精度的分析和测量。
本文将从卫星影像的获取、预处理、特征提取和应用等方面，探讨数字图像处理技术在卫星影像测绘分析中的应用。
卫星影像的获取是卫星测绘分析的第一步。
通过卫星遥感技术，可以获取到大范围、高分辨率的卫星影像数据。
然而，由于云层、大气污染等因素的存在，卫星影像数据往往包含噪声和干扰。
数字图像处理技术可以对卫星影像数据进行预处理，去除噪声和干扰，提高数据质量。
例如，可以利用滤波算法对图像进行平滑处理，去除高频噪声；利用辐射校正方法对图像进行校正，提高数据准确性。
特征提取是卫星影像测绘分析的关键环节。
数字图像处理技术可以从卫星影像中提取出地物的特征信息，例如地表覆盖类型、河流路径、建筑物轮廓等。
其中，图像分类是特征提取的一种重要方法。
通过图像分类算法，可以将卫星影像中的像素点划分为不同的类别，并生成分类图。
常用的图像分类算法包括最大似然分类、支持向量机分类和深度学习分类等。
这些算法基于图像中的像素值、纹理特征、空间关系等信息，实现对地物的准确分类。
卫星影像的测绘分析在地理信息系统、城市规划等领域有广泛的应用。
例如，在城市规划中，可以利用卫星影像进行城市用地分类和土地利用分析，帮助城市规划师了解城市用地结构和变化趋势，从而制定合理的城市规划方案。
在环境保护中，可以利用卫星影像跟踪森林覆盖面积的变化，监测自然灾害的发生和演变情况，为环境保护部门提供科学依据。
总之，数字图像处理技术在卫星影像测绘分析中发挥着重要作用。
通过卫星影像的获取、预处理、特征提取和应用等步骤，可以实现对卫星影像的高效、准确的测绘分析。
数字图像处理技术的发展将进一步促进卫星影像测绘分析在各个领域的应用，并为我们的生活和工作提供更多有益的信息。
基于图像分析的天气预报研究
基于图像分析的天气预报研究随着科技的发展，人们对天气的依赖程度越来越高。
天气预报是人们生活中非常重要的一部分，通过天气预报我们能够提前做好各种准备。
然而，传统的天气预报方法存在很多缺陷，例如预报准确率不高、预报时间不精确等等。
因此，基于图像分析的天气预报研究成为了近年来的热门话题。
一、图像分析概述在探讨基于图像分析的天气预报研究之前，我们首先需要了解图像分析的概念。
图像分析是一种通过数字图像处理技术对图像中的信息进行分析、处理和重构的过程。
图像分析应用广泛，例如医学领域的CT、MRI等医学图像分析，自然保护领域的植被分析，军事领域的目标识别等等。
二、基于图像分析的天气预报原理基于图像分析的天气预报主要通过获取气象卫星图像、雷达图像，以及卫星云图等数据，对这些数据进行分析、处理和重构，从而预测未来的天气情况。
以卫星云图为例，卫星云图是一种记录大气云层位置和分布状态的图像。
通过分析云图可以得出当前天气状况，根据天气状况可以预测未来的天气情况。
卫星云图中云的颜色与密度对天气预测有着重要的影响，颜色越白表示云越厚，天气也会越恶劣；密度越大表示云越密，天气也会越恶劣。
通过对云图的颜色、密度和形状进行深入分析，可以准确预测未来的天气情况。
基于图像分析的天气预报不仅可以提高预报准确率，还可以提高预报时间的精确性。
相比传统的天气预报方法，图像分析更加客观、科学和可靠。
三、基于图像分析的天气预报现状目前，基于图像分析的天气预报在全球范围内都受到了广泛的关注和研究。
世界气象组织在2018年提出了全球气象科技发展规划，其中包括了基于图像分析的天气预报研究。
国内外的许多研究机构和公司也都开始了相关的研究和应用。
例如，美国国家海洋和大气管理局（NOAA）的GOES卫星系统，通过对气象卫星图像的获取、分析和处理，实现了高清晰度和全球覆盖的天气预报，预报准确率高达99%以上。
同时，国内的一些公司也开始了基于图像分析的天气预报应用，例如腾讯天气、阿里气象等。
数字图像处理方法在地貌测绘中的应用
数字图像处理方法在地貌测绘中的应用地貌是地球表面的自然形态，它是地球长期形成发展的结果，对于地理环境的研究和资源利用具有重要意义。
随着科技的发展，数字图像处理方法在地貌测绘中的应用逐渐被广泛采用，为地貌研究带来了新的突破和进展。
首先，数字图像处理方法在地貌测绘中的应用可以提供高精度的地貌数据。
传统的地貌测绘方法常常需要大量的人力和物力，而且可能存在主观因素的干扰。
而利用数字图像处理方法可以通过对高分辨率卫星遥感影像的处理和分析，获取地表形态的精确数据。
利用数字图像处理技术，可以对遥感影像进行几何校正、辐射校正和高程解译等操作，从而获得精确的地貌信息。
其次，数字图像处理方法在地貌测绘中的应用可以实现地貌信息的快速提取和分析。
通过数字图像处理技术，可以快速准确地提取地貌要素，如河流、湖泊和山脉的轮廓线等。
此外，数字图像处理方法还可以通过图像纹理、亮度、颜色等特征，进行地貌类型的分类和识别，为地貌研究提供更为详细的数据和分析结果。
另外，数字图像处理方法在地貌测绘中的应用还可以实现地貌变化的监测和评估。
地球表面的地貌是处于不断变化之中的，如河流的侵蚀、风蚀的形成等，都会产生地貌的变化。
利用数字图像处理方法，可以通过对多时相遥感影像的比对和分析，实现地貌变化的监测和评估。
这对于自然资源的管理和环境保护具有重要价值。
此外，数字图像处理方法在地貌测绘中的应用还可以辅助地貌模拟和预测。
地貌模拟主要通过数学模型来模拟、再现地球表面的形貌特征。
利用数字图像处理方法，可以将地貌数据转化为数字模型，并通过模拟算法进行地貌特征的真实还原。
这为地质灾害预测、土地规划和资源利用等方面提供了重要参考。
总之，数字图像处理方法在地貌测绘中的应用为地质学、地理学等领域的研究提供了强大的工具和手段。
通过数字图像处理技术，可以快速准确地提取地貌要素，实现地貌信息的快速分析和评估，并辅助地貌模拟和预测。
这为地表地貌形态的研究和资源利用等方面提供了新的思路和方法。
遥感数字图像处理
遥感数字图像处理1. 概述遥感数字图像处理是指利用遥感技术获取的各种遥感数据，如航空影像、卫星影像等，进行数字化处理和分析的过程。
遥感数字图像处理在地理信息系统（GIS）领域有着广泛的应用，能够提取出地表覆盖类型、地形和植被等丰富的地理信息，为环境监测、资源管理、农业和城市规划等领域提供重要的数据支持。
2. 遥感数字图像处理的步骤遥感数字图像处理主要包括以下几个步骤：2.1 数据获取数据获取是遥感数字图像处理的第一步，通过卫星、航拍等遥感设备获取地理信息数据。
这些数据以数字图像的形式存在，包括多光谱、高光谱、雷达和激光雷达等数据。
2.2 数据预处理数据预处理是为了消除图像中的噪声和伪影，以及纠正图像的几何和辐射畸变。
常见的数据预处理方法包括辐射校正、几何校正、大气校正等。
2.3 图像增强图像增强是为了使图像更加清晰，突出地物的特征。
常用的图像增强方法包括直方图均衡化、滤波、锐化等。
2.4 特征提取特征提取是为了从图像中提取出具有区别性的特征，以便进行后续的分类和识别。
常见的特征提取方法包括纹理特征、形状特征、频域特征等。
2.5 图像分类图像分类是将图像中的像素划分为不同的类别。
常用的图像分类方法包括基于像元的分类、基于对象的分类、基于深度学习的分类等。
2.6 图像分割图像分割是将图像划分为不同的区域或对象。
常用的图像分割方法包括阈值分割、边缘分割、区域生长等。
2.7 地物提取地物提取是从图像中提取出感兴趣的地物或地物属性。
常见的地物提取方法包括目标检测、目标识别、地物面积计算等。
2.8 结果评价结果评价是对处理结果进行准确性和可靠性的评估。
常用的结果评价方法包括混淆矩阵、精度评定、误差矩阵等。
3. 遥感数字图像处理的应用遥感数字图像处理在各个领域都有广泛的应用，主要包括以下几个方面：3.1 环境监测遥感数字图像处理可以用于环境监测，如水质监测、土壤污染监测等。
通过遥感图像，可以获取水体和土地的信息，分析水质和土壤的污染程度。
GMS气象卫星云图实时数据录取和图像处理简介
3云图数据的实时存储
由于GMS-3卫星云图数据量大、传输速度高，采用一般的文件读写方法不能完成数据的实时存盘请求，必须绕过操作系统的文件组织结构，直接对磁盘上的磁道进行寻址和读写操作。图3所示为磁盘上的磁道、扇区组织情势。操作系统通常以扇区为单位进行读/写访问，即一次读/写一个扇区。一扇我通常为512字节，0.5KB，读写一个扇区一般要1.5ms，磁头在磁道间移动的定位时间，即平均寻道时间为10ms。假设操作系统每读/写一个扇区后均需重新定位磁道，则存储一帧42KB数据所花的时间为（42/0.5）×（10 1.5）=966ms，超过了卫星发一帧数据的时间600ms。若在程序中直接把持磁头定位到某一磁道，然后持续写完该磁道上的所有扇区，再去寻找下一空磁道，则假设每一磁道有17个扇区，那么一个磁道上就保存17/2=8.5KB数据，消费时间（17×1.5） 10=35.5ms。保存一帧数据约需访问（42/18.5）约为5个磁道，所需时间为35.5×=177.5ms，大大小于600ms，完整满足了实时存储的请求。
V1、V2、V3、V4为可见光云图数据，GMS-3云图中，可见光的分辨率为红外的4倍，所以V1、V2、V3、V4每个数据段均有数据，其字数应为2291 2291 （9164×4）=41238字节，约为42KB，传输速度为660Kbit/s，扫描地球表面一次数据量为41238×2300=94847400字节，约95MB。
4重要图像处理功效
GMS-3卫星云图含有丰富的信息，对它的图像进行各种处理，可以获取许多有用的材料。下面简述几项常用的重要功效。
（1）加伪彩色
GMS-3云图所获取的是红外和可见光的灰度等级。红外的灰度等级为256，人眼较难区分，可将红外云图用8种色彩，每种色彩32个灰度等级在CRT上显示出来，便于视察分析。
GMS气象卫星云图实时数据录取和图像处理
GMS气象卫星云图实时数据录取和图像处理GMS气象卫星云图实时数据录取和图像处理GMS气象卫星云图实时数据录取和图像处理2007-01-20电子通信论文GMS气象卫星云图实时数据录取和图像处理摘要：GMS同步气象卫星云图是天气预报的主要手段之一。
主要介绍了GMS-3气象卫星及其云图数据的结构，论述了一种基于微机的实时数据录取、图像处理系统的工作原理、关键技术的实现方法。
关键词：气象卫星云图数据录取图像处理在航天科学飞速发展的今天，卫星观测已成为天气预报和大气科学研究不可缺少的有效手段。
它能为工、农业生产，为航海、渔业、林业、水利及军事保障等提供重要的服务。
GMS系列气象卫星是由联合国教科文组织资助、日本气象厅负责实施的一个项目。
它观测到的云图资料具有实时性好、覆盖面广、信息量大的特点，是我国和东南亚、大洋洲各国进行气象预报、分析的主要依据。
在卫星云图的接收、处理系统中，数据的实时录取与保存、事后的图像处理是关键技术。
下面论述的是GMS-3卫星云图数据的实时录取与保存、事后图像处理的工作原理、关键技术实现方法。
1GMS-3卫星及其云图资料简介 GMS-3气象卫星静止于东经140度赤道上空，卫星自转的速度为100转/分，自转过程中有20度针对地球扫描获取云图数据，240度对空扫描，对空扫描期间将刚获取的云图资料传输给地面设备。
卫星自转一圈扫描获取的数据称为一帧，根据转速可以计算出每帧数据的扫描及传输，为（60秒/100转）=600ms。
卫星扫描步进方向为自北向南，对地球全部扫描一遍约2300帧数据。
GMS-3卫星云图每帧的数据结构如图1所示。
每帧云图数据由9个数据段组成。
同步段由20000bit帧同步码组成，主要用于帧同步，不需保存。
IR1、IR2、IR3段为红外云图数据，GMS-3只用于其中IR1段，IR2、IR3保留备用。
IR1由2291个字组成，每个字代表一个卫星扫描的象素点，灰度等级为256级。
如何使用数字图像处理技术进行测绘
如何使用数字图像处理技术进行测绘数字图像处理技术在测绘领域有着广泛的应用。
通过将图像与地理信息系统（GIS）相结合，可以高效准确地获取地理空间数据，进而为城市规划、土地变动监测、资源管理等领域提供支持。
本文将就如何使用数字图像处理技术进行测绘展开讨论。
一、数字图像处理技术在测绘中的应用概述数字图像处理技术是以数字图像为基础，运用计算机科学、数学和电子工程等知识，对图像进行获取、处理、分析和解释的一门学科。
在测绘领域，数字图像处理技术可以通过对航空航天遥感图像、卫星图像以及无人机获取的图像进行处理和解析，提取地理空间数据，生成高精度的地图。
二、影像获取在数字图像处理技术中，影像获取是首要的一步。
常用的影像获取方式有航空摄影、卫星遥感以及无人机航拍等。
其中，航空摄影技术通过在飞机上搭载摄影设备，对地面进行连续拍摄，获取大范围的影像数据。
卫星遥感则借助卫星搭载的高分辨率传感器，通过对地面进行扫描和记录，获取全球范围的影像数据。
无人机航拍则通过无人机搭载的相机或激光雷达设备，在低空对指定区域进行拍摄，获取高分辨率的影像数据。
三、数据处理与拼接获取到的影像数据需要进行处理与拼接，才能得到完整准确的地理信息。
在航空摄影中，影像处理通常包括内定向、外定向、地形纠正以及影像拼接等过程。
内定向将摄影机与像片之间的相对位置关系转化为几何关系，并校正摄影机内部参数，去除图像的径向畸变。
外定向则根据像片与地物之间的位置精确关系确定摄影机在空间中的外部定向元素，如相机的空间姿态、位置等。
地形纠正使用数字高程模型（DEM）对地面进行纠正，纠正后的影像与实地地形一致。
最后，将拍摄得到的多幅影像拼接起来，形成完整的景观图像。
四、特征提取与解析经过处理与拼接后的影像数据，需要进行特征提取与解析，以获取更多有价值的信息。
特征提取通常包括物体识别、变化检测、边缘检测、纹理分析等。
例如，在城市规划中，可以通过对影像数据进行物体识别与分类，提取城市道路、建筑物、水域等地理要素的位置信息和属性信息。
测绘技术中的数字图像处理方法
测绘技术中的数字图像处理方法测绘技术是现代社会地理信息管理的重要组成部分，通过测量和绘制地球上的各种空间信息，为社会发展提供基础支撑。
数字图像处理方法在测绘技术中具有不可替代的作用，它通过对采集的图像进行处理和分析，提取出有价值的地理信息，并为决策提供科学依据。
数字图像处理方法的一个重要应用领域是卫星影像处理。
卫星影像具有广覆盖、高分辨率和长时间序列等特点，为测绘工作提供了强大的数据源。
通过数字图像处理方法，可以对卫星影像进行去噪、配准、纠正和提取等处理，从而提高影像的质量和可用性。
例如，在卫星影像中检测农作物生长情况可以利用几何纠正和数字图像分类等方法，精确提取农田面积、作物类型和植被覆盖度等信息，为农业决策和资源管理提供有力支持。
此外，数字图像处理方法在测绘技术中还广泛应用于地形重建和三维模型生成方面。
地形重建是指以数字图像为基础，通过对图像的处理和分析，恢复出真实世界的地貌信息。
在数字图像处理方法中，常用的技术包括立体匹配、影像配准和高程模型生成等。
通过这些技术的结合，可以基于数字图像快速准确地生成地形模型，并为城市规划、自然灾害预警和环境监测等提供数据支持。
另一个重要应用领域是专题图制作。
专题图是将特定主题的地理信息以图像的形式进行表达和展示的一种手段。
在数字图像处理方法中，常用的技术包括颜色增强、图像融合和数据分类等。
通过这些技术的运用，可以对不同类型的地理信息进行加工和整合，形成具有专题功能的地图产品。
例如，在城市规划中，可以利用数字图像处理方法将不同类型的地理信息像素分类，形成土地利用图、交通网络图和建筑物分布图等，为城市发展和管理提供决策支持。
数字图像处理方法还广泛应用于地理空间分析和决策支持系统等领域。
地理空间分析是指利用数字图像处理方法对地理信息进行获取、整理和分析，从而揭示出地理现象之间的空间关系和规律。
在数字图像处理方法中，常用的技术包括数据融合、特征提取和空间统计等。
通过这些技术的应用，可以对不同类型的地理信息进行整合和分析，提取出空间关系和规律，并为决策制定和问题解决提供科学依据。
Digital-Image-Processing-通用图像处理
Digital Image Processing
1.1 图像和图像处理
Digital Image Processing
1.1 图像和图像处理
静止图像，与时间t无关；单色图像（也称灰度图像）， 波长λ为一常数；平面图像，则与坐标z无关。
即在每一种情况下，图像的表示可省略掉一维，即 （1） 静止图像： I = f（x，y，z, λ） （2） 灰度图像： I = f（x，y，z，t ） （3） 平面图像： I = f（x，y,λ,t ） 而对于平面上的静止灰度图像，其数学表达式可简化为：
图像处理芯片：将许多图像处理功能集成在一个很小的芯片上，形成 专用或通用的图像处理芯片 。
Digital Image Processing
1.4 数字图像处理的主要应用
▓ 宇宙探测中的应用：主要是星体图片的获取、传送和处理。 ▓ 通信方面的应用：图像信息传输、电视电话、卫星通信、数 字电话等。主要是压缩图像数据和动态图像（序列）传送 。 ▓ 遥感方面的应用：（航空遥感和卫星遥感），地形、地质、 资源的勘测，自然灾害监测、预报和调查，环境监测、调查 等。 ▓ 生物医学方面的应用：细胞分析、染色体分类、放射图像 处理、血球分类、各种CT、核磁共振图像分析、DNA显示分析、 显微图像处理、癌细胞识别、心脏活动的动态分析、超声图 像成像、生物进化的图像分析等等 。
第1章 绪论
◆1.1 图像和图像处理 ◆1.2 数字图像处理的步骤和方法 ◆1.3 数字图像处理系统的组成 ◆1.4 数字图像处理的主要应用 ◆1.5 课程内容简介
浅析数字图像处理技术
版社，１９８８（１）
［８］ 易剑东 ． 中国古代体育经济纵论［Ｊ］ ． 陕西：西安体育学院学报，
２００２（２）
（收稿日期：２００８·０１·２１）
பைடு நூலகம்（接７３页）
４ 结束语
我们要结合男大学生的身心特征以及健美操本身的特点，提高男 大学生对健美操本质及健身功效的认识。选择、创新富有男性化的健 美操教学内容，并采取有效的教学方法，在男大学生中营造良好的健 美操练习氛围以及建立科学的考评机制，就能够激发男生对健美操的 学习兴趣，使他们掌握健美操的知识、技能，为终身体育打下良好的 基础。
133
２００８年第４期
技术创新
浅析数字图像处理技术
王俊丽 张艳华
（河南省平顶山市工业学校）
摘 要 视觉是人类从大自然获取信息的最主要手段，而图像正是人类获取视觉信息的最重要的手段。图像处理就是对图像信息 进行加工，以满足人的视觉或心理或应用的需求的行为。图像处理有光学法和数字法两种方法，其中数字法具有许多优势，目前已在 许多领域得到广泛应用。
２ 数字图像处理的优点及应用领域
２．１ 数字图像处理的优点 数字图像处理有许多优点，主要表现在：①再现性好：数字图像 处理与模拟图像处理的根本不同在于，它不会因图像的存储、传输或
复制等一系列变换操作而导致图像质量的退化。②处理精度高：按目 前的技术，几乎可将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组，这 意味着图像的数字化精度可以满足任一应用需求。③适用面宽：图像 可以来自多种信息源，它可以是可见光图像，也可以是不可见的波谱 图像。从图像反映的客观实体尺度看，可以小到电子显微镜图像，大 到航空照片、遥感图像甚至天文望远镜图像。④灵活性高：数字图像 处理不仅能完成线性运算，而且能实现非线性处理，即凡是可以用数 学公式或逻辑关系来表达的一切运算均可用数字图像处理实现。
数字图像处理算法及其在卫星遥感中的应用
数字图像处理算法及其在卫星遥感中的应用随着科技的发展，数字图像处理算法在卫星遥感中的应用越来越广泛。
数字图像处理算法是对图像进行处理的方法，能够提取出图像中的有用信息，从而进行分析和应用。
在卫星遥感中，数字图像处理算法可以提高遥感数据的准确性和可用性，促进卫星遥感在各行业的应用。
数字图像处理算法基础数字图像处理算法的基础在于数字图像的表示和处理。
数字图像是由像素点组成的，每个像素点有自己的亮度值和颜色值。
通过对这些像素点进行处理，就可以提取出有用的信息。
数字图像处理算法包括图像增强、图像分割、图像压缩等多种方法。
其中，图像增强是对图像进行放大、降噪、对比度增强等处理，以提高图像的质量；图像分割是将图像分成不同的区域，以便进行进一步分析；图像压缩是将图像的大小降低，以节省存储空间。
数字图像处理算法在卫星遥感中的应用数字图像处理算法在卫星遥感中有着广泛的应用。
以下是其中的几个典型应用：1. 土地利用调查数字图像处理算法可以将卫星遥感数据分为不同的类别，如农田、城市、水域等，与实地情况相结合，就可以进行大规模的土地利用调查。
2. 自然资源调查数字图像处理算法可以通过对卫星遥感数据进行分析，提取出地表覆盖、地形等信息，以获得对自然资源的了解，比如湖泊、山脉等地貌的变化情况。
3. 环境监测数字图像处理算法可以通过卫星遥感数据，提取出城市中的道路、建筑物、植被等信息，以达到监测城市环境的目的。
4. 自然灾害监测数字图像处理算法可以通过卫星遥感数据，分析自然灾害的范围和程度，以协助救灾和防灾。
总之，数字图像处理算法在卫星遥感中的应用广泛，不仅可以提高遥感数据的准确性和可用性，还可以为各行业提供数据支撑，促进卫星遥感技术的发展。
数字图像处理技术在卫星图像分析中的应用
数字图像处理技术在卫星图像分析中的应用随着卫星技术的不断发展，卫星遥感图像的获取越来越容易。
无论是军事、环境监测、城市规划还是地质勘探等领域，卫星图像都是不可或缺的重要数据源。
但是卫星图像也有着很高的分辨率和海量的数据，如何从这些海量数据中提取出有用的信息，就需要数字图像处理技术的支持。
数字图像处理技术是将数字计算机技术和图像处理技术结合起来，对图像进行数字化、处理、分析和输出的过程。
其主要过程包括图像采集、图像预处理、图像分割、图像特征提取等。
在卫星图像分析中，数字图像处理技术的应用可以分为以下几个方面：一、图像去噪卫星图像拍摄的过程中，会受到很多因素的干扰，如天气、大气、云层、太阳角度等，导致图像噪声比较大，降低了卫星图像的清晰度和可靠性。
为了去掉这些噪声，就需要数字图像处理技术对图像进行去噪。
去噪的方法包括中值滤波、高斯滤波、小波去噪等，可以有效提高卫星图像的识别率。
二、图像增强卫星图像拍摄的图像有时会比较模糊，或者某些特征不明显，需要对图像进行增强，以提高图像的质量和清晰度。
常见的图像增强算法包括直方图均衡化、拉普拉斯变换、锐化、频域滤波等。
这些增强技术可以使卫星图像更加清晰，便于对卫星图像进行进一步分析。
三、图像分割卫星图像中往往包含着很多不同的目标和属性，为了更好地对这些目标进行分析处理，就需要对图像进行分割。
图像分割的算法有很多，包括基于阈值的分割、基于边缘的分割、基于区域的分割等。
通过图像分割，可以有效地将卫星图像中不同的目标进行分类，为后续的分析提供更准确的数据。
四、目标检测卫星图像中可能会存在多种目标，如建筑物、道路、河流、森林等，目标检测就是找出卫星图像中存在的这些目标。
目标检测的方法很多，包括基于区域的检测、基于特征的检测、基于深度学习的检测等。
通过对卫星图像中的目标进行检测，可以用于城市规划、资源开发、军事用途等领域。
五、特征提取卫星图像中的特征很多，如颜色、形状、纹理等，这些特征可以用来进行图像分类、目标检测、地物识别等。
数字图像处理技术在卫星遥感中的应用研究与效果评估
数字图像处理技术在卫星遥感中的应用研究与效果评估卫星遥感技术是一种利用卫星搭载的传感器获取地球表面信息的技术。
卫星遥感技术的快速发展为地理信息系统、气象预测、农业、环境保护等领域提供了大量的数据支持。
而数字图像处理技术则在卫星遥感中起到了关键的作用，通过对卫星获取的图像进行处理和分析，可以提取目标特征、实现图像增强、分类和变化检测等功能，为遥感应用提供了重要的技术基础。
数字图像处理技术在卫星遥感中的应用主要包括以下几个方面：1. 图像预处理在卫星遥感中，图像预处理是非常重要的一步。
由于卫星遥感图像受大气、云、地物遮挡等因素的影响，获取的图像往往存在一定的噪声和失真。
因此，通过数字图像处理技术进行图像预处理，可以有效地去除噪声、消除大气湍流模糊、校正图像几何形变等，提高卫星遥感图像的质量和准确性。
2. 特征提取与目标识别数字图像处理技术在卫星遥感中可以用于提取地物的特征信息，并实现对不同目标的自动识别与分类。
通过应用图像处理方法，如边缘检测、纹理分析、形状分析等，可以从卫星遥感图像中提取出各种地物的特征，并根据这些特征进行目标识别与分类。
这对于土地利用、森林管理、城市规划等领域具有重要的意义。
3. 图像增强与重建数字图像处理技术还可以应用于卫星遥感图像的增强与重建。
利用图像增强技术，可以改善卫星遥感图像的视觉效果，使图像更加清晰、细节更加丰富。
而图像重建技术则可以通过将低分辨率的卫星遥感图像与高分辨率的地面图像进行融合，得到更高质量的地表信息。
这对于城市规划、自然资源管理等领域具有重要的应用价值。
4. 变化检测与分析数字图像处理技术在卫星遥感中还可以应用于地表变化的检测与分析。
利用遥感图像序列，可以通过图像配准和差异提取等方法，实现对地表变化的监测与分析。
这对于自然灾害监测、城市扩张分析等领域有重要的意义，能够提供及时、准确的地表变化信息。
数字图像处理技术在卫星遥感中的应用研究还面临一些挑战，如图像噪声、云雾遮挡、图像配准等问题，这些问题对于遥感图像的质量和应用效果有一定的影响。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
课题名称：数字图像处理姓名：学号：年级: 2013级专业：地图学与地理信息系统完成时间：2014年6月29日摘要 (3)关键字 (3)1 气象卫星云图简介 (3)2 数字图像处理 (4)3 云图云类识别技术国内外研究现状 (5)3.1 闽值法 (5)3.2 监督分类法 (5)3.3 非监督分类法 (6)4 个人对于该领域进展的分析 (6)参考文献 (7)数字图像处理在气象卫星云图中的应用摘要卫星云图是由气象卫星在上而下观测到的地球上的云层覆盖和地表面特征的图像【1】，可以便捷地提供时空尺度广泛的云的信息,所展示的云的种类和形态蕴涵着丰富的天气演变信息,综合反映了大气中正在进行的动力和热力过程【2】。
在海洋气象观测领域中，卫星云图所提供的资料，弥补了常规探测资料的不足，对提高预报准确率起了重要作用。
随着卫星遥感技术和图像处理技术的发展,利用图像处理技术对卫星云图作相关处理和信息提取已经成为气象卫星资料分析的主要的手段。
关键字：卫星云图、图像处理、云识别1 气象卫星云图简介通过卫星云图【3】图像的形态、结构、亮度和纹理等特征，可以识别云的种、属及降水状况。
可以识别大范围的云系，如螺旋状、带状、逗点状、波状、细胞状等，并用以推断锋面、温带气旋、热带风暴，高空急流等大尺度天气系统的位置和特征。
卫星云图按探测通道可以分为两类:红外云图和可见光云图。
红外云图，是气象卫星上的扫描辐射计利用红外辐射通道感测并向地面站发送的云图，其亮度大致反映了云层顶的温度，因而也反映了云顶的高度。
一般温度越低，高度越高的云层，图上的色调过白，反之色调越黑。
由于红外遥感可以昼夜感测并向地面站发送云图，并可分析高云和云顶温度，提供了可见光云图不能提供的大量信息。
可见光云图，是气象卫星上的扫描辐射计用可见光通道感测并向地面站发送的卫星云图，图上亮度明暗反映了云的反照率的强弱。
可见光云图在研究云团、云系等的移动和发展方面，在监测台风和其他天气系统的发生、发展及移动方面，均获得广泛应用，并取得较好成效。
随着卫星云图的广泛应用，气象工作者对其进行了大量的分析与研究，从通过肉眼对卫星云图的形态学进行分析，到结合其它气象资料的研究与分析；从人工判别云体类型，到对云体性质进行自动识别的研究等。
由于云图的形状、结构、范围和暗影等特征在云分类定量分析中难以准确的量化描述,且存在不确定性,因此,目前研究较多的是云的光谱(亮度、色调)特征分析和纹理特征分析。
但由于不同类别的云团可能表现出相似的光谱特性,因此仅用光谱特征对云团进行识别分析,可能会得出较差的分类效果,例如,卷云与积云在红外通道上色调可能均呈白色。
纹理特征能反映云团灰度的空间关系及其排列模式,且并不直接依赖于云团的光谱特性。
例如,通过纹理分析能够容易地区分出红外通道上的卷云与积云。
因此,本文主要探讨数字图像处理在卫星云图云识别中的应用。
气象卫星拍摄的云图含有大量关于大气和地球表面的气象信息。
然而,在成像和传输过程中,由于运载器姿态的变化,传感器的非线性,地球自转,光照条件, 大气扰动,信道噪声等多种因素的影响,使景物在云图中失去了本来的面目。
因此只有经过图像处理,才能从云图中分析识别出更多的信息。
2 数字图像处理视觉是人类从大自然获取信息的最主要手段，而图像正是人类获取视觉信息的最重要的手段。
图像处理就是对图像信息进行加工，以满足人的视觉或心理或应用的需求的行为。
数字图像处理就是把图像根据一定的采样规则进行采样和量化成计算机能接受的形式,一般而言是用数字矩阵来表达。
然后用数学知识如泛函分析、矩阵变换、数值分析等一套理论来进行处理和提取数字特征,根据一定的数学方法对其图像进行分析,提取我们感兴趣的东西,从而使我们从图像中得到更多的知识,为其应用提供理论基础【4】。
它是一门新兴的应用学科，其发展速度异常迅速，应用领域极为广泛。
数字图像处理技术源于20世纪20年代,但其前期发展较为缓慢"，随着卫星遥感、军事、气象等学科及其技术的发展推动了数字图像处理技术的迅速发展"。
特别是用于图像处理的计算机硬件设备的不断降价、处理器速度的不断提高、存储器容量的不断增加等,使数字图像处理技术在各行各业的应用成为了可能,为人类带来了极大的经济效益、社会效益,大到应用气象遥感卫星监视全球环境、气候变化,小到指纹识别等,数字图像处理技术已经渗透到科学研究及应用的各个领域"【5】。
3 云图云类识别技术国内外研究现状卫星云图中的云类识别问题,从数字图像处理的角度来讲就是要对云图进行边缘检测、特征分析、图像分割等处理。
目前,一般采用如下几类技术用来对气象卫星云图进行云判断和云型分类:3.1 闽值法阈值法根据不同类别的云在相同云图通道中所表现出的灰度差异来进行判断,或在多通道云图中,分别在各通道中确定各类云的灰度差异,然后再进行云类识别。
杨澄[6]等利用多谱阐值法,建立了识别GMS-5气象卫星云图中晴空、半透明云或碎云和高、中、低云的方法。
马芳[7]等建立了通道综合运算云检测方法,该方法不仅改善了地理位置的变化对云检测带来的影响,而且可减弱太阳高度角的影响,减少了检测过程中阈值变化的麻烦,同时得到较好的检测效果。
师春香【8】等在Peak和Tag【9】【10】提出的人工神经网络方法基础上,设计了多阈值与人工神经网络相结合的方法,以此对GMS卫星红外云图进行分割实验,结果表明该方法在实际应用中是可行的。
3.2 监督分类法监督分类需要事先知道云型类别并用他们的样本对计算机分类器进行监督和训练,然后对云图进行分类。
即分类之前,对每种类型的云都要选取有代表性的训练区;然后计算特征向量,构成训练样本;再以这些云类的训练样本的特征向量为标准,按照云图上各点的特征向量与它们的相似或相异程度,把云图上各点分别归入己知的云型类别。
神经网络和支持向量机是目前运用较多的云图分类方法。
师春香等利用N0AA-AVHRR5个通道资料建立了 6种云类以及陆地和水体的BP神经网络分类模型,块像素样本测试正确率达79%,单像素样本测试正确率达78%。
郝英明【11】等建立了基于支持向量机的遥感影像分类模型,并针对陆地、海洋2种不同的下垫面进行了云检测试验。
云检测结果中,云与陆地、水体、积雪准确地区分开来。
石小云【12】建立了 SOM神经网络的云分类模型,并对FY-2C红外和可见光多通道云图数据进行云分类,试验表明该方法是可行有效的。
韩丁【13】等利用星载毫米波雷达探测资料提取云的特征参数,建立支持向量机模型实现云分类,实验表明,该模型具有较好的分类能力。
3.3 非监督分类法非监督分类法是不需要已知及其类别对计算机的分类器进行监督和训练,只是根据云图数据本身的特征,即各云类所代表的光谱特性及纹理特性的相似性或相异性来分类。
K-均值和模糊C均值聚类是目前应用较多的云类识别算法。
王继光【14】等运用遗传算法全局寻优、模糊C均值聚类局部寻优及模糊减法聚类客观估算聚类数等优势互补的等思想和途径,进行卫星云图的云类判别。
王彦磊【15】等提出用样本特征均值替代FCM中随机初始中心的改进办法对陆地、水体、低云、中云、卷云和积雨云进行分类,结果表明分割判别效果符合客观实际。
4 个人对于该领域的认识一般来讲，对图像进行处理的目的主要有三个方面：（1）提高图像的视感质量对图像进行几何变换等，以改善图像的质量。
（2）提取图像中所包含的某些特征或特殊信息，这些被提取的特征或信息往往为计算机分析图像提供便利。
（3）图像数据的变换、编码和压缩，以便于图像的存储和传输。
而数字图像处理常用方法有以下几种：（1）图像变换，其目的是减少计算量，而且可获得更有效的处理。
（2）图像编码压缩，图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量（即比特数），以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。
（3）图像增强和复原，图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。
（4）图像分割，是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。
（5）图像描述，图像描述是图像识别和理解的必要前提。
（6）图像分类（识别），其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类【16】。
本文探讨对卫星云图进行数字图像处理，其主要目的是提取云图中的云特征或信息，提取的特征可以包括很多方面，如频域特征、灰度或颜色特征、边界特征、区域特征、纹理特征、形状特征、拓扑特征和关系结构等。
在这个过程中通常会用到图像分割和图像识别两种方法。
融合云图的边缘和纹理特征,以及这些特征对强云团的识别作用；依据融合云图及其边缘检测、纹理检测特征提取强对流云团识别的样本集是现有的研究方法。
不同云类在云图上各有其特点,在未来对卫星云图的处理中还需继续研究云的特征提取方法,以便提取出更能准确描述各云类信息的特征量；并能够结合气象业务应用的实际需求,利用特征提取、模式识别理论研究特定类型云团(如强降水云团、暴雨云团等)的识别、追踪,为气象灾害天气预测提供保障。
参考文献[1] 百度百科.卫星云图[2]吴咏明,张韧,蒋国荣,等.多光谱卫星图像的一种模糊聚类方法[J].热带气象学报,2004,20(6): 689-696.[3]百度百科.气象卫星云图[4]胡圣武,潘正风,梅天灿. 数字图像处理的技术及其在GIS中的应用[J].测绘通报2004(5).[5] 余远东.气象卫星遥感云图和水汽图的图像处理与强云团识别[D].武汉:武汉理工大学,2007.[6]杨澄,袁招洪,顾松山.用多谱阈值法进行GMS-5卫星云图云型分类的研究[J].南京气象学院学报,2002, 25(6): 747-754.[7]马芳,张强,郭铌,等.多通道卫星云图云检测方法的研究[J].大气科学,2007,31(1):119-128.[8]师春香,吴蓉章,项续康.多阈值和神经网络卫星云图云系自动分割试验[J].应用气象学报,2001, 12(1): 70-78.[9]Peak J E, Tag P M. Toward Automated Interpretation of Satellite Imagery for NavyShipboard Applications[J]. Bulletin of the American Meteorological Society, 1992,73:995-995.[10]PEAKJE,TAGPM. Segmentation of satellite imagery using hierarchical thresholding andneural networks[J]. Journal of applied meteorology, 1994,33(5): 605-616.[11]郝英明,王汉杰,姜祝辉.支持向量机在云检测中的应用[J].解放军理工大学学报(自然科学版本),2009,10(2): 191-194.[12]石小云.基于SOM神经网络的静止卫星云图分类[J].电子设计工程,2011,19(16):55-56.[13]韩丁,严卫,任建奇,等.基于支持向量机的CloudSat卫星云分类算法[J].大气科学学报,2011,34(5): 583-591.[14]王继光,张韧,洪梅,等.卫星云图云分类的一种综合优化聚类方法[J].解放军理工大学学报(自然科学版本),2005,6(6): 585-590.[15]王彦磊,张韧,孙照渤,等.基于模糊C均值聚类的云图样本修正与云类自动识别m.海洋科学进展,2005, 23(2): 219-226.[16]百度百科.数字图像处理。