| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| 1.1 引言 | 第7页 |
| 1.2 边界层辐合线识别的作用 | 第7-8页 |
| 1.3 研究现状 | 第8-10页 |
| 1.3.1 多普勒天气雷达对强对流天气的技术研究现状 | 第8-9页 |
| 1.3.2 复杂背景下图像分割的研究现状 | 第9-10页 |
| 1.4 本文的选题意义与主体框架 | 第10-11页 |
| 第二章 多普勒雷达简介及图像识别方法介绍 | 第11-26页 |
| 2.1 Doppler雷达基本知识 | 第11-16页 |
| 2.1.1 Doppler雷达的基本原理 | 第12-14页 |
| 2.1.2 多普勒雷达的基本产品 | 第14-16页 |
| 2.2 图像处理的基本方法 | 第16-26页 |
| 2.2.1 图像区域分割 | 第17-18页 |
| 2.2.2 图像形状描述 | 第18-22页 |
| 2.2.3 图像形态学处理 | 第22-26页 |
| 第三章 边界层辐合线提取 | 第26-47页 |
| 3.1 边界层辐合线相关知识 | 第26页 |
| 3.2 边界层辐合线的图像特点 | 第26-28页 |
| 3.3 局部带状区域检测 | 第28-33页 |
| 3.3.1 图像预处理 | 第28-30页 |
| 3.3.2 探测窗设计 | 第30页 |
| 3.3.3 局部带状区域探测算法 | 第30-33页 |
| 3.4 加深“印象”处理及带状度检测 | 第33-36页 |
| 3.4.1 引入置信度概念 | 第33页 |
| 3.4.2 加深“印象”算法 | 第33-35页 |
| 3.4.3 基于带状度的滤波 | 第35-36页 |
| 3.5 细化识别结果及滤除干扰短线 | 第36-41页 |
| 3.6 提取边界层辐合线的改进算法 | 第41-47页 |
| 3.6.1 识别的问题 | 第41-43页 |
| 3.6.2 通过参数与阈值的调整改进算法 | 第43-47页 |
| 第四章 辐合线相关潜势特征提取与分析 | 第47-61页 |
| 4.1 辐合线周边潜势特征提取与分析 | 第47-51页 |
| 4.1.1 剖面产品基本知识 | 第47-48页 |
| 4.1.2 个例分析辐合线区域及其附近区域的水汽分布特征 | 第48-50页 |
| 4.1.3 根据水汽分布规律进一步识别边界层辐合线 | 第50-51页 |
| 4.2 辐合线的风场信息提取与分析 | 第51-61页 |
| 4.2.1 辐合线两侧速度场的信息提取 | 第51-55页 |
| 4.2.2 个例研究 | 第55-56页 |
| 4.2.3 辐合线相关形成期风暴特征提取及所得结论 | 第56-61页 |
| 第五章 总结与展望 | 第61-65页 |
| 5.1 算法实现 | 第61-63页 |
| 5.2 本文特色和创新 | 第63页 |
| 5.3 建议与展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 发表论文和参加科研情况 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
