level set方法的雷达图像跟踪

对多普勒雷达图像中的风暴进行准确的识别和跟踪，是下一步进行天气预报的前提。目前雷达图像的主要跟踪方法是进行相邻时刻图像中风暴的匹配，这些匹配方法会产生一定的误差，特别是在风暴分裂与合并的时候。基于这一问题，将一种改进的level  set方法用于雷达图像中风暴的跟踪。首先在第一幅雷达图像中识别出风暴的初始轮廓，利用改进的算法，即不断交换轮廓内链和外链的格点，将初始轮廓不断演化确定出第二幅图像中风暴的轮廓，依此再跟踪下一时刻的风暴。由于轮廓的演化是基于格点的，所以在风暴发生分裂或合并时，可以实现轮廓的准确跟踪，进而为灾害性天气的预警工作打下良好的基础。Abstract:   The  accurate  identification  and  tracking  of  storms  based  on  Doppler  radar  images  is  the  premise  of  weather  forecast.  At  present，  the  main  tracking  method  of  radar  image  is  matching  storms  between  adjacent  images，  which  can  cause  some  errors，  especially  at  the  time  of  storms  splitting  and  merging.  Based  on  this  problem，  an  improved  level  set  method  is  used  to  track  storms  in  the  radar  image.  Initial  contours  of  storms  in  the  first  radar  image  were  identified，  and  contours  of  storms  in  the  second  image  were  the  evolution  of  initial  contours，  which  was  achieved  by  the  improved  level  set  method，  i.e.  switching  elements  between  the  inside  lists  and  outside  lists  of  contours，  and  so  were  the  next  radar  images.  As  the  evolution  of  contours  is  based  on  the  grid，  the  accurate  tracking  of  contours  can  be  achieved  at  the  time  of  storms  splitting  and  merging，  and  finally  this  improved  method  can  build  a  good  foundation  for  the  early  warning  of  severe  weather.