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基于m语言处理闪电放电通道亮度增强及轮廓提取中的应用开题报告

 2022-01-11 05:01  

全文总字数:3024字

1. 研究目的与意义及国内外研究现状

自然界中,闪电放电伴随着强大的放电现象,并伴随着强烈的发光现象,所以闪电的光学观测是闪电的重要观测手段之一。然而由于闪电发生的环境具有不确定性,所获取的光学图像存在偏差,需要对图像进行处理,从而获得所需的闪电图形。长期以来,闪电图片中通道提取的工作都是人工处理的,且处理效果比较差,通过使用matlab进行处理,对通道提取方法进行优化。

基于matlab对闪电通道光学图像进行处理的意义很多,其一我们能够更有效地提取出反应闪电通道形态特征的信息,同时减小获取过程中图像亮度、模糊等情况对通道图像的负面影响;其二能够避免人工提出出现的误差,同时简化了工作流程;其三有助于获取闪电通道的几何特征、主要的形态变化过程等数据,揭示闪电发展过程中细微变化的特征,对闪电通道的能量、局部强电强等方面的研究起到辅助作用。

国内外研究现状

目前,闪电光学图像的获取,多是使用高速摄像机,长期以来,为了获取闪电通道图像中通道的坐标信息,研究人员大多采用人工处理方式,给定一幅闪电通道图像,研究资料处理效率比较低,且容易受到主观因素的影响。周恩伟通过研究实现了单一通道闪电图像的自动处理,获取了闪电通道亮度信息的数据,但未实现常见的多分叉闪电通道的自动提取,并且处理效果受到图像的亮度、模糊程度的影响较大。杨欣怡等人为降低图像中复杂背景对闪电通道识别的影响,首先使用背景差分法消除了背景光照不均匀的影响,然后根据处理的闪电通道图像的具体特点,选择全局自适应阈值法、局部自适应阈值法、基于Otsu自适应计算阈值的Canny算子对增强后的图像进行边缘检测,进而对闪电通道进行识别,获得了较为清晰的通道结果,该算法需要针对不同闪电采取不同的算法,且需要有背景图像作为参考对象。由李峰等人研究出的基于线支持区域的全自动闪电通道分割算法LLSR,具有比较好的局部特性和自适应性,不仅能自动提取低对比度图像中的闪电通道,在处理复杂背景时也比较理想。

2. 研究的基本内容

本文研究的主体是闪电通道的光学图像,研究的方法是运用MATLAB进行图像处理。通过使用MATLAB中图像增强、图像分割的算法,对闪电放电的初始图像进行处理,将其结果与原图进行比较分析,进而对各个函数、算子的使用优缺点进行了解,主要对边缘检测、阈值分割的方法进行试验比较,从而得出对闪电光学图像处理较优的方式。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

实行方案:

本文根据已获得的闪电通道光学图像,采用matlab软件进行图像分析处理,将理论与实践相结合,通过分析对比得出使用各函数、算子处理闪电光学图像的优缺点和差异性。

论文主要经过以下几个过程:(1)课题选择(2)相关资料收集并阅读(3)实践操作(4)实践数据对比分析(5)总结

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4. 参考文献

[1]郄秀书,刘东霞,孙竹玲,等。闪电气象学研究进展[j]. 气象学报,2014,05期

[2]涂望明,魏友国,施少敏,等。matlab在数字图像处理中的应用[j]. 微计算机信息,2007-2,06期

[3]郄秀书,张其林,袁铁,张廷龙,等。雷电物理学[m] .北京:科技出版社,2013:18-46

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