| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-19页 |
| ·引言 | 第8页 |
| ·图像分割的概念 | 第8-12页 |
| ·目标跟踪概述 | 第12页 |
| ·目标表示 | 第12-13页 |
| ·国内外研究的现状和本文研究的意义 | 第13-17页 |
| ·风暴单体识别与跟踪算法 | 第15-17页 |
| ·本文的研究意义 | 第17页 |
| ·本文的难点与主要内容 | 第17-19页 |
| 第二章 多普勒天气雷达回波图像的噪声抑制方法 | 第19-30页 |
| ·引言 | 第19-20页 |
| ·噪声去除方法分析 | 第20-23页 |
| ·基于灰度共生矩阵的纹理特征研究 | 第23-27页 |
| ·超折射及降水云团区域的纹理特征 | 第24-25页 |
| ·实验统计及分析 | 第25-27页 |
| ·算法步骤 | 第27-29页 |
| ·总体思路 | 第27页 |
| ·实现步骤及示例 | 第27页 |
| ·测试与总结 | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于水平集方法的风暴单体分割 | 第30-52页 |
| ·Snake 模型 | 第30-32页 |
| ·Snake 模型的优缺点 | 第31-32页 |
| ·水平集方法的基本理论 | 第32-34页 |
| ·曲线的隐式表达 | 第32页 |
| ·基于水平集的曲线演变 | 第32-34页 |
| ·控制曲线运动的偏微分方程组 | 第34-38页 |
| ·基于水平集方法的风暴单体分割 | 第38-43页 |
| ·水平集的数值算法 | 第43-49页 |
| ·迎风差分原理 | 第43-44页 |
| ·Hamilton-Jaclbi ENO | 第44-46页 |
| ·TVD Runge-Kutta 原理 | 第46-47页 |
| ·数值算法测试 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-52页 |
| 第四章 多普勒雷达风暴云团跟踪 | 第52-60页 |
| ·风暴云团演化状态 | 第52-53页 |
| ·风暴云团匹配准则 | 第53-54页 |
| ·风暴云团跟踪算法 | 第54-56页 |
| ·风暴云团跟踪算法性能评测 | 第56-58页 |
| ·风暴云团跟踪算法与其他目标跟踪算法的对比 | 第58-59页 |
| ·风暴云团跟踪算法的进一步应用 | 第59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 总结与展望 | 第60-64页 |
| ·本文总结 | 第60页 |
| ·基于灰度共生矩阵纹理特征的多普勒天气雷达噪声抑制方法 | 第60页 |
| ·基于水平集的风暴云团分割方法 | 第60页 |
| ·风暴云团跟踪算法 | 第60页 |
| ·本文展望 | 第60-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |