计算机视觉方法在气象观测场建设验收评估中的应用研究

摘要

气象观测业务是气象工作的基础，气象观测场是地表范围内对本地气象探测具有代表性、准确性和比较性的地点。因此，气象观测场的选址和建设是一项非常科学、严谨的工作，不仅要满足规定的选址要求，而且还需要在气象站观测场的建设过程中实时监测、长期维护。重点监测气象观测仪器的布置是否符合标准和观测场周围的障碍物高度是否符合要求等。近年来，随着计算机视觉技术的发展和应用，为气象观测场建设的验收评估提供了新的思路。
　　根据气象观测场建设的相关要求，本文开发了一款用于检测观测场周围障碍物（房屋、树木）高度是否符合规范的软件，其主要思路是:首先对分段拍摄的观测场周围图像分别提取匹配点对，通过优化的图像融合算法实现图像的全景拼接;得到全景图像后，应用一种改进的基于图割的交互式图像分割算法，对全景图像实施图像分割，以获得图像中目标障碍物最高点的坐标位置;最后通过图像测量的方法对图像中障碍物的高度进行估算。本文开展了如下工作:(1)就图像匹配来说，提出了一种改进的基于深度卷积网络的图像匹配算法，详细论述了所提出的匹配算法的工作原理和算法流程，并与经典的图像匹配算法进行了实验对比分析，获得了较为理想的对比实验结果，并应用本算法对采集的气象观测场图像实施了图像匹配;(2)在基于匹配点的图像拼接方面，对以往的算法流程进行了优化，降低了误差传递，对已经提取了匹配点对的观测场图像实施拼接，获得了实验所需的全景图像;(3)在图像分割中，优化了图割算法的能量函数，对图像颜色和纹理信息进行了融合，重新定义了能量函数的单元势能项，结合图像的非局部信息和局部信息重新定义了能量函数的邻域势能项，应用二维离散小波变换实现了对图像的多尺度迭代分割。通过与经典图像分割算法进行了实验对比，获得了较为理想的实验结果，并对全景图像中的目标物体实施了分割;(4)在障碍物高度估算中，应用了两种基于消隐点和交比不变性的图像测量方法，使用多个参照物获取障碍物目标高度并估计误差范围，通过与实地测量数据对比，本文的检测方法具有较高的准确性，能够为气象观测场建设的验收评估提供良好的辅助决策。