摘要
本发明涉及一种多形态中心点融合的云粒子检测方法，主要包括首先对云粒子图像进行不同级别的形态学处理，生成多个形态学处理结果；然后，针对每个形态学处理后的图像数据，提取不同类型的中心点，包括几何中心点、最小外接矩形中心点、最大连通区域中心点、轮廓质心和最小外接圆中心点；接着对每个最大连通区域内的中心点进行异常中心点滤除及融合，得到最终的目标中心点位置；将这些中心点投影到原始图像数据上，生成预定数量的锚框，并建立深度学习检测模型对锚框进行预测，再进行锚框筛选，得到检测结果。该方法提高了云粒子区域检测定位精度，为云微物理参数反演提供了可靠的基础。
