边缘增强的CV模型提升卫星遥感云图分割精准度与速度

本文主要探讨了边缘修正的CV模型在卫星遥感云图分割中的应用。卫星遥感云图的自动分割是遥感数据分析的关键步骤，对于后续天气预测、气候变化研究等具有重要意义。传统的云图分割方法可能存在精度不足或速度慢的问题，因此，作者提出了一种创新的融合边缘信息的CV模型。 该方法首先对原始卫星云图进行扩散处理，目的是获取一张平滑的图像，这有助于减少噪声干扰并突出图像边缘。然后，通过分析平滑图像，提取出边缘信息，这些信息反映了云与背景之间的显著变化。接下来，这些边缘信息被有效地整合到经典的Chan-Vese (CV) 模型中。CV模型是一种基于能量最小化的水平集方法，通常用于二值分割。通过边缘信息的引入，模型能够更精确地跟踪云的轮廓，提高分割的准确性。 为了进一步优化模型性能，作者还加入了距离规范项，这样在水平集函数的演化过程中，就不需要每次迭代都重新初始化，从而提高了分割的速度。这种方法避免了繁琐的初始化步骤，使得模型更加高效。 实验结果显示，相比于传统的CV模型、区域能量拟合水平集模型以及带有偏置场修正的水平集模型，融合边缘信息的CV模型在云区域的分割精度上有了显著提升，同时分割速度也有所加快。这表明，通过结合边缘信息和改进的CV模型，可以实现对卫星遥感云图的更高效、更精准的分割，这对于大规模遥感数据处理具有重要的实际应用价值。 总结来说，本文的核心技术是边缘信息的集成和优化的CV模型，它在遥感云图处理领域展现出强大的分割能力和效率，为卫星遥感数据分析提供了一种新的有效工具。