本文工作是“冰雹云自动识别预警系统的研究“这一项目的重要组成部分,该项目为实验室与天津市气象局合作。冰雹是气象灾害的主要灾害之一。冰雹云发生发展具有突发性,移动迅速,生命史短等特点,这些特点使人工预报冰雹非常困难。因此基于多普勒雷达的冰雹云的自动识别的研究成为强对流天气跟踪监测的重点,并受到有关部门的高度重视。从目前的资料看,基于图像的冰雹预报的研究正处于探索阶段,因此本课题具有很高的研究价值和现实意义。本文主要从冰雹云的统计特征(即基本反射率因子)、形态特征(钩状回波)两个方面进行识别。下面描述一下两个方面所做的工作。⑴在统计特征方面,首先从回波反射率因子大小方面入手,根据彩色图像的色彩原理对初始的回波反射率图进行滤波,并采用了边缘检测方法提取出了原图(基本反射率因子图)中的可能产生冰雹的云团。在选择形态学算子的过程中,借鉴冰雹云多呈椭圆形的经验,选择了椭圆形的算子,很好地实现了冰雹云团的提取。⑵在第一步的基础上,根据预报员预报的经验(即雹云的径向梯度一般比较大)以及雷达识别冰雹云与暴雨的方法,创新地提出了雹云密度这一概念,即在图像上检测云团的密度。利用云团密度概念能较好的区分冰雹云与暴雨云。实验结果表明算法在一定程度上实现了冰雹云的识别,也符合预报员的经验。⑶在上一步检测到冰雹云的基础上,对其进行Hough直线检测,以及直线交点检测,以识别其钩状特征。试验结果表明,算法能检测出比较明显的钩状回波。对一些不太明显的钩状回波则通过检测是否存在反射率因子超过60dBZ的回波来确定其中心位置。综上所述,本文工作为冰雹云的识别、定位,以及下一步构建系统知识库等做出重要贡献。