【摘 要】
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为方便提取云图的缓变边缘,提出了基于卡通纹理分解和无下采样轮廓波变换（NSCT）的卫星云图边缘特征提取算法。首先使用基于张量扩散的卡通纹理分解对卫星云图进行预处理,减小云
【机 构】
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南京航空航天大学电子信息工程学院,南京信息工程大学气象灾害省部共建教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60872065）, 气象灾害省部共建教育部重点实验室开放基金资助项目（KLME1108）, 江苏高校优势学科建设工程资助项目（苏政办发[2011]137号）
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为方便提取云图的缓变边缘,提出了基于卡通纹理分解和无下采样轮廓波变换（NSCT）的卫星云图边缘特征提取算法。首先使用基于张量扩散的卡通纹理分解对卫星云图进行预处理,减小云图中噪声和纹理的影响,将云的缓变边缘转化为阶跃边缘;然后依据NSCT域中高频系数的正负关系和相关性进行边缘特征提取。通过实验,将文中算法分别与基于投影卡通纹理分解的预处理算法、小波多尺度积、NSCT模极大值和NSCT多尺度积等边缘特征提取算法进行比较。结果表明,本算法可更准确地提取云的边缘,且受噪声和纹理的影响小,边缘的连续性更好,为准确
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