專利名稱：一種基于衛(wèi)星云圖的風(fēng)矢場(chǎng)實(shí)時(shí)度量方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種基于衛(wèi)星云圖的風(fēng)矢場(chǎng)的較強(qiáng)實(shí)時(shí)性高效度量方法，屬于圖像處理和運(yùn)動(dòng)估計(jì)領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
衛(wèi)星云圖在掌握大氣環(huán)流、中長(zhǎng)期天氣預(yù)報(bào)以及災(zāi)害性天氣學(xué)的研究中有重要作用。它由地球同步衛(wèi)星上的紅外探測(cè)儀探測(cè)地球上空的溫度數(shù)據(jù)再轉(zhuǎn)換成灰度數(shù)據(jù)制作而成。云跡風(fēng)對(duì)全球天氣和臺(tái)風(fēng)分析以及提供數(shù)值預(yù)初始風(fēng)場(chǎng)資料都是十分重要的。云跡風(fēng)目前已成為一種重要的衛(wèi)星產(chǎn)品。它可以作為陸地觀測(cè)網(wǎng)常規(guī)風(fēng)測(cè)量的補(bǔ)充資料，在海洋、高原、沙漠等測(cè)站稀少或無(wú)測(cè)站地區(qū)，它是主要或唯一的風(fēng)信息源。云跡風(fēng)資料已經(jīng)廣范應(yīng)用于臺(tái)風(fēng)、暴雨和洪澇災(zāi)害、中尺度天氣分析等天氣學(xué)研究，國(guó)內(nèi)學(xué)者也明確指出，云跡風(fēng)能清楚生動(dòng)地顯示天氣系統(tǒng)發(fā)展變化的細(xì)節(jié)，在數(shù)值天氣分析和預(yù)報(bào)中具有廣泛應(yīng)用前景，對(duì)暴雨落區(qū)分析及預(yù)測(cè)、臺(tái)風(fēng)范圍以及熱帶氣旋移向預(yù)報(bào)等方面有重要的指示意義。目前，運(yùn)動(dòng)估計(jì)技術(shù)已經(jīng)成為數(shù)字圖像處理領(lǐng)域中一個(gè)十分重要的組成部分?？茖W(xué)工作者們已經(jīng)提出很多種視頻運(yùn)動(dòng)估計(jì)算法，例如貝葉斯方法、像素遞歸法、光流法和塊匹配法等等。塊匹配法簡(jiǎn)單有效，符合圖像處理的實(shí)時(shí)性要求，需要的計(jì)算量也相對(duì)較小。其中，自適應(yīng)十字搜索ARPS (adaptive rood pattern search)算法相對(duì)于全搜索算法能夠大大提高運(yùn)動(dòng)估計(jì)的效率，并在估計(jì)質(zhì)量上保持了一定的精度。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是提供一種基于衛(wèi)星云圖的風(fēng)矢場(chǎng)實(shí)時(shí)度量方法，用以解決現(xiàn)有模型計(jì)算復(fù)雜，軟硬件實(shí)現(xiàn)困難，實(shí)時(shí)性不強(qiáng)，搜索算法效率不高等問(wèn)題。為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采取以下技術(shù)方案:一種基于衛(wèi)星云圖的風(fēng)矢場(chǎng)實(shí)時(shí)度量方法，所述風(fēng)矢場(chǎng)實(shí)時(shí)度量方法的具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程為:步驟一、衛(wèi)星探測(cè)數(shù)據(jù)預(yù)處理，將探測(cè)到的地球溫度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為灰度數(shù)據(jù)，再將灰度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為經(jīng)緯度數(shù)據(jù)，然后將經(jīng)緯度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為圖像坐標(biāo)，把衛(wèi)星云圖數(shù)據(jù)以圖像形式顯不出來(lái)；步驟二、對(duì)比三個(gè)連續(xù)時(shí)間的衛(wèi)星云圖，通過(guò)塊匹配(利用SAD匹配準(zhǔn)則進(jìn)行匹配)以后，根據(jù)實(shí)時(shí)性需求選擇不同的搜索方法，確定風(fēng)矢場(chǎng)經(jīng)緯度和方向；步驟三、綜合數(shù)據(jù)預(yù)處理和搜索結(jié)果，進(jìn)一步得到每個(gè)風(fēng)矢的灰度，溫度及其所在等壓面；步驟四、最終通過(guò)觀察風(fēng)矢場(chǎng)在衛(wèi)星云圖上的位置，大小和方向及其所在等壓面可以觀測(cè)大氣環(huán)流和中長(zhǎng)期天氣預(yù)報(bào)。在步驟一中，將灰度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為經(jīng)緯度數(shù)據(jù)時(shí)，以衛(wèi)星和地心連線作為X軸，以北極所指方向?yàn)閆軸，根據(jù)右手螺旋定則，建立y軸；設(shè)地球?yàn)槔硐霗E球，衛(wèi)星探測(cè)數(shù)據(jù)文件均為2288X2288的灰度值矩陣，矩陣的每個(gè)元素都對(duì)應(yīng)地球上或地球外的一個(gè)探測(cè)點(diǎn)(或稱采樣點(diǎn))；衛(wèi)星的星下點(diǎn)在東經(jīng)86.5度，北緯O度，星下點(diǎn)對(duì)應(yīng)的矩陣元素位于矩陣的第1145行和第1145列相交處。在步驟二中確定風(fēng)矢場(chǎng)經(jīng)緯度和方向的具體過(guò)程為:步驟二⑴、對(duì)比三個(gè)連續(xù)時(shí)段衛(wèi)星云圖:取連續(xù)三幅靜止云圖，求解中間時(shí)刻云圖風(fēng)矢量，以前一個(gè)時(shí)刻為參考圖像，以后一個(gè)時(shí)刻為校正圖像；匹配塊的大小為16X16，搜索區(qū)域?yàn)?4X64，保證每個(gè)像素點(diǎn)都能夠被搜索到，且沒(méi)有重復(fù)；掃描時(shí)每次將模板平移I個(gè)像素位置與搜索區(qū)進(jìn)行求和絕對(duì)誤差匹配；步驟二(2)、塊匹配運(yùn)動(dòng)估計(jì)，利用SAD匹配準(zhǔn)則來(lái)進(jìn)行:求和絕對(duì)誤差:
權(quán)利要求
1.一種基于衛(wèi)星云圖的風(fēng)矢場(chǎng)實(shí)時(shí)度量方法，其特征在于:所述風(fēng)矢場(chǎng)實(shí)時(shí)度量方法的具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程為: 步驟一、衛(wèi)星探測(cè)數(shù)據(jù)預(yù)處理，將探測(cè)到的地球溫度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為灰度數(shù)據(jù)，再將灰度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為經(jīng)緯度數(shù)據(jù)，然后將經(jīng)緯度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為圖像坐標(biāo)，把衛(wèi)星云圖數(shù)據(jù)以圖像形式顯示出來(lái)； 步驟二、對(duì)比三個(gè)連續(xù)時(shí)間的衛(wèi)星云圖，通過(guò)塊匹配以后，根據(jù)實(shí)時(shí)性需求選擇不同的搜索方法，確定風(fēng)矢場(chǎng)經(jīng)緯度和方向； 步驟三、綜合數(shù)據(jù)預(yù)處理和搜索結(jié)果，進(jìn)一步得到每個(gè)風(fēng)矢的灰度，溫度及其所在等壓面； 步驟四、最終通過(guò)觀察風(fēng)矢場(chǎng)在衛(wèi)星云圖上的位置，大小和方向及其所在等壓面可以觀測(cè)大氣環(huán)流和中長(zhǎng)期天氣預(yù)報(bào)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于衛(wèi)星云圖的風(fēng)矢場(chǎng)實(shí)時(shí)度量方法，其特征在于: 步驟一中，將灰度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為經(jīng)緯度數(shù)據(jù)時(shí)，以衛(wèi)星和地心連線作為X軸，以北極所指方向?yàn)閦軸，根據(jù)右手螺旋定則，建立y軸；設(shè)地球?yàn)槔硐霗E球，衛(wèi)星探測(cè)數(shù)據(jù)文件均為2288X2288的灰度值矩陣，矩陣的每個(gè)元素都對(duì)應(yīng)地球上或地球外的一個(gè)探測(cè)點(diǎn)；衛(wèi)星的星下點(diǎn)在東經(jīng)86.5度，北緯O度，星下點(diǎn)對(duì)應(yīng)的矩陣元素位于矩陣的第1145行和第1145列相交處。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于衛(wèi)星云圖的風(fēng)矢場(chǎng)實(shí)時(shí)度量方法，其特征在于:步驟二中確定風(fēng)矢場(chǎng)經(jīng)緯度和方向的具體過(guò)程為: 步驟二(I)、對(duì)比三個(gè)連續(xù)時(shí)段衛(wèi)星云圖: 取連續(xù)三幅靜止云圖，求解中間時(shí)刻云圖風(fēng)矢量，以前一個(gè)時(shí)刻為參考圖像，以后一個(gè)時(shí)刻為校正圖像；匹配塊的大小為16X16，搜索區(qū)域?yàn)?4X64，保證每個(gè)像素點(diǎn)都能夠被搜索到，且沒(méi)有重復(fù)；掃描時(shí)每次將模板平移I個(gè)像素位置與搜索區(qū)進(jìn)行求和絕對(duì)誤差匹配； 步驟二(2)、塊匹配運(yùn)動(dòng)估計(jì)，利用SAD匹配準(zhǔn)則來(lái)進(jìn)行: 求和絕對(duì)誤差: ,.W.)(〃, V.) = XZ1./,;.ι -Jl—' {m + u,n + v)\(I)m=l n=\ 其中，U，V代表參考圖像中的預(yù)測(cè)塊與當(dāng)前圖像中的當(dāng)前塊在水平和垂直方向的偏移，-P彡U，V彡P(guān) ；m, η代表當(dāng)前塊內(nèi)某像素的水平和垂直坐標(biāo)；fk(m，η)代表當(dāng)前塊的某像素的灰度值，fk-1 (m+u, n+v)代表預(yù)測(cè)塊的對(duì)應(yīng)像素的灰度值$代表單方向最大搜索距離，M，N代表宏塊大小；比較不同水平和垂直偏移的SAD值，所有SAD值中最小的即為匹配塊； 步驟二(3)、應(yīng)用自適應(yīng)搜索來(lái)求解風(fēng)矢場(chǎng)，自適應(yīng)十字搜索算法的主要步驟如下: 1)若當(dāng)前宏塊是當(dāng)前幀的第一個(gè)宏塊，則將其作為搜索起點(diǎn)，跳到第5)步驟； 2)若當(dāng)前宏塊位于幀的最頂行，取左邊宏塊的運(yùn)動(dòng)矢量作為候選搜索起點(diǎn)；若位于幀的最左列，取上面宏塊的運(yùn)動(dòng)矢量為候選搜索起點(diǎn)，跳轉(zhuǎn)到第4)步； 3)否則，取上面和左面宏塊運(yùn)動(dòng)矢量的平均值作為候選搜索起點(diǎn)； 4)分別計(jì)算以候選搜索起點(diǎn)和第一個(gè)宏塊為起點(diǎn)的SAD值，取較小者作為最小SAD的初值，記為Msad,相應(yīng)的點(diǎn)作為實(shí)際的搜索起點(diǎn)； 5)在下一圈中進(jìn)行螺旋式搜索，計(jì)算每一點(diǎn)的SAD值，對(duì)第一圈搜索步長(zhǎng)取1，其它圈的搜索步長(zhǎng)取2 ； 若在計(jì)算中就已經(jīng)大于Msad，退出計(jì)算，搜索下一點(diǎn)，否則完全計(jì)算SAD ； 若當(dāng)前SAD < Msad,則將它賦給Msad,并置本圈Msad更新標(biāo)志FSl; 6)當(dāng)本圈搜索結(jié)束，若F= 1，轉(zhuǎn)到第5)步；否則繼續(xù)第7)步； 7)結(jié)束螺旋式搜索，若當(dāng)前最佳匹配點(diǎn)為起始搜索點(diǎn)，繼續(xù)第8)步；否則，在其周圍未搜索的4點(diǎn)作進(jìn)一步搜索，然后繼續(xù)第8)步； 8)以第7)步得到的最佳匹配點(diǎn)為中心進(jìn)行小搜索模式搜索，找到和匹配塊最接近的宏塊，由該宏塊確定出風(fēng)矢場(chǎng)經(jīng)諱度和方向。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于衛(wèi)星云圖的風(fēng)矢場(chǎng)實(shí)時(shí)度量方法，其特征在于: 步驟三和四中，由紅外云圖云頂溫度根據(jù)大氣溫度垂直廓線來(lái)粗估推算云頂高度，即可得出云跡風(fēng)矢代表的氣壓高度估計(jì)值，并利用對(duì)數(shù)線性內(nèi)插法，建立起溫度T和壓強(qiáng)P之間的關(guān)系: T = a+blnP(2) 其中
全文摘要
一種基于衛(wèi)星云圖的風(fēng)矢場(chǎng)實(shí)時(shí)度量方法，屬于圖像處理和運(yùn)動(dòng)估計(jì)領(lǐng)域。解決了現(xiàn)有模型計(jì)算復(fù)雜，實(shí)時(shí)性不強(qiáng)，搜索算法效率不高等問(wèn)題。將探測(cè)到的地球溫度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為灰度數(shù)據(jù)，將灰度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為經(jīng)緯度數(shù)據(jù)，然后將經(jīng)緯度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為圖像坐標(biāo)，衛(wèi)星云圖數(shù)據(jù)以圖像形式顯示；對(duì)比三個(gè)連續(xù)時(shí)間的衛(wèi)星云圖，塊匹配以后，根據(jù)實(shí)時(shí)性需求選擇不同的搜索方法，確定風(fēng)矢場(chǎng)經(jīng)緯度和方向；綜合數(shù)據(jù)預(yù)處理和搜索結(jié)果，進(jìn)一步得到每個(gè)風(fēng)矢的灰度，溫度及其所在等壓面；最終通過(guò)觀察風(fēng)矢場(chǎng)在衛(wèi)星云圖上的位置，大小和方向及其所在等壓面可以觀測(cè)大氣環(huán)流和中長(zhǎng)期天氣預(yù)報(bào)。本發(fā)明避免了衛(wèi)星云圖大數(shù)據(jù)量圖像處理時(shí)計(jì)算復(fù)雜、實(shí)時(shí)性強(qiáng)，提高了系統(tǒng)的執(zhí)行效率。
文檔編號(hào)G06T7/20GK103198447SQ201310120689
公開(kāi)日2013年7月10日 申請(qǐng)日期2013年4月9日 優(yōu)先權(quán)日2013年4月9日
發(fā)明者劉曉鋒, 周建人, 郭慶, 楊明川, 王振永, 王明慧, 鄒貴, 崔曉秋 申請(qǐng)人:哈爾濱工業(yè)大學(xué)