SIGNAL zyxwvu PROCESSING Signal Processing 54 (1996) 2955301 Sodar image segmentation by tizzy c-means D.P. Mukherjee”, P. Pal, J. Das zyxwvutsrqponmlkjihgfedcbaZYXWVUTSR Electronics and Communication Sciences Unit, Indian Statistical Institute, Calcutta 700 035. India Received 25 September 1995; revised 15 January 1996 and 6 May 1996 Abstract Sodar facsimile records provide meteorological information of the atmospheric boundary layer (ABL). Segmentation of sodar image (digitised sodar record) is vital for subsequent interpretation of ABL structure. The problem of segmentation is presented here as classification problem. Fuzzy c-means classification algorithm has been adopted for segmentation purpose using a set of four feature vectors calculated over a mask such that they characterise the nature of local grey value distribution. The classified images are also compared to another segmentation technique. The results presented prove the definite merits of the proposed technique. Zusammenfassung Faksimile-registrierungen von SODAR liefem meteorologische Information tiber die atmospharische Grenzschicht (ABL). Die Segmentierung des SODAR Bildes (also der digitalisierten SODAR Registrierung) ist entscheidend fir die darauf- folgende Interpretation der ABL Struktur. Das segmentierungsproblem wird hier als Klassifikationsproblem behandelt. Der fuzzy c-means Klassihkationsalgorithmus wurde tYir die Segmentierungsaufgabe angepabt, wobei ein Satz von vier Merkmalsvektoren zum Einsatz kommt, die derart iiber eine Maske berechnet werden, dab sie die Natur der lokalen Grauwertverteilung charakterisieren. Die klassifizierten Bilder werden such mit einem anderen Segmentierungsverfahren verglichen. Die vorgestellten Ergebnisse zeigen die eindeutigen vorziige des vorgeschlagenen Verfahrens auf. Les enregistrements facsimile de sodars foumissent des informations meteorologiques sur la couche front&e de I’atmosphere (CFA). La segmentation d’images sodar (enregistrement de sodar numerise) est vitale pour l’interpretation subsequente de la structure de la CFA. Le probleme de segmentation present& ici est un probleme de classification. Un algorithme de classification ‘c-means’ flou a et& adopt6 pour cette segmentation, utilisant un ensemble de 4 vecteurs de caracteristiques, calcules sur un masque defini de telle sorte qu’ils caracterisent la nature de la distribution locale des valeurs de gris. Les images ainsi class&es sont Bgalement comparees a une autre technique de segmentation. Les resultats present&s ici prouvent les merites manifestes de la technique proposee. Keywords: Sodar; Atmospheric boundary layer (ABL); Segmentation; Classification; Fuzzy c-means * Corresponding author. Tel.: 51 6694 0165-1684/96/$15.00 @ 1996 Elsevier Science B.V. All rights reserved PIISOl65-1684(96)001 15-6