【摘 要】
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冰雹灾害突发性强、冲击大,常常给工农业和人们的日常生活带来不良影响。目前针对冰雹灾害检测,大多采取多普勒雷达探测的方法,但结果仍存在误差。且对于冰雹的粒径测量依然采用人工的方式,费时费力,无法及时为灾后评估提供数据支持。为此,本文针对目前冰雹检测存在的不足,从“图像”的角度出发,研究以下几个方面的内容:（1）本文首先分析了采集过程中可能出现的噪声,并选择彩色图像降噪效果最好的BM3D算法完成冰雹图
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冰雹灾害突发性强、冲击大,常常给工农业和人们的日常生活带来不良影响。目前针对冰雹灾害检测,大多采取多普勒雷达探测的方法,但结果仍存在误差。且对于冰雹的粒径测量依然采用人工的方式,费时费力,无法及时为灾后评估提供数据支持。为此,本文针对目前冰雹检测存在的不足,从“图像”的角度出发,研究以下几个方面的内容:（1）本文首先分析了采集过程中可能出现的噪声,并选择彩色图像降噪效果最好的BM3D算法完成冰雹图像的降噪,接着对降噪后的冰雹图像特征进行分析,利用熵值法筛选出贡献率前10的特征,为后续的冰雹识别做准备。（2）如何准确识别冰雹是本文研究的核心。本文提出一种基于改进麻雀算法（Sparrow Search Algorithm,SSA）优化核极限学习机（Kernel Based Extreme Learning Machine,KELM）的冰雹识别方法。针对核极限学习机参数选择敏感的问题,利用改进后的麻雀算法优化其正则化系数与核函数,使用Singer混沌映射提高全局搜索能力,利用随机游走策略提高局部寻优能力。改进后的算法识别率达96.43%,比K-Means算法提高了16.9%,比SVM算法提高了14.70%,比ELM算法提高了11.31%。（3）冰雹的粒径测量是本文研究的重点内容。本文提出基于图像分割的冰雹粒径计算方法,针对形状规则的简单粘连冰雹提出一种改进的分水岭分割算法,对于HSV颜色模型的冰雹图片,依次进行形态学去噪、重建、分水岭分割等操作,有效地分割了简单粘连冰雹。同时,针对形状不规则的高粘连冰雹提出了一种基于分支定界和cellpose网络的分割算法,首先利用分支定界算法对原始轮廓边界计算凹陷点;其次对轮廓进行距离变换并进行质心找寻,将质心数作为cellpose网络Avg cell diameter的实参;最后利用最近凹点对分割线进行调整纠错。与分水岭算法相比,过分割次数减少了94.1%,平均运行时间减少了63%。在此基础上测量冰雹的直径、周长和面积,与真实值误差在5%左右。（4）利用Python完成整个冰雹检测系统的搭建,实现基于图像的冰雹识别、粘连冰雹分割和粒径测量功能。
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