我国天气雷达监测网经过10多年的建设,目前已有131部新一代天气雷达正式投入实际使用。该监测网络为中小尺度天气系统的监测、预警和预报提供了种类丰富且时空分辨率高的观测产品,成为灾害性天气预警等方面不可缺少的工具。由于雷达硬件质量问题和电磁波干扰等原因造成气象雷达图像产品中存在很多异常图像,而这些异常图像会直接影响后续的雷达拼图和天气预报,所以气象业务中必须剔除这些异常的坏图,而目前所采用的人工剔除方法效率低,无法适应实际气象业务的需求。本文研究一种能自动检测气象雷达异常图像的算法,此算法由图像的预处理、边缘检测、图像的特征抽取和基于人工神经网络的分类器四部分构成。针对气象雷达图像的特点,本文提出了一种新的、快速有效的边缘提取算法。在直线特征提取方面,我们改进了基于链码的直线检测算法,使其能更好的应用于雷达图像处理;在圆弧特征提取方面,借鉴圆的生成算法提出了圆弧提取算法。此外,还分别提出了用于抽取缺角特征、颜色特征、噪声和超折射特征的算法。实验结果和软件实际运行效果表明,该方法能较好地解决天气雷达观测中异常图像的检测问题,可以投入实际业务应用。