上世纪60年代兴起的气象卫星是气象探测研究和业务中的重要突破,其提供的连续的高时空分辨率云图数据是以往常规探测技术无法比拟的。卫星云图可以作为日常天气分析和预报辅助工具,对于卫星云图的解译和使用,是天气预报工作不可分割的组成部分。当前气象卫星云图研究和应用中目视判读仍是主要手段之一,主观因素导致无法完全提取和最大化利用卫星云图中的有效信息,并且妨碍了定量化和自动化预报的发展。随着国产气象卫星技术的快速发展,对国产卫星云图的研究是近年来比较热的课题,同时也具有一定的现实意义。我国自2016年在西昌发射了一颗自主研发的三轴静止卫星——FY-4A,标志着我国气象卫星技术达到了新的高度,其位于赤道上空104.7°E,搭载有三台先进的光学仪器,包括AGRI、GIIRS、LMI。AGRI拥有14个光谱通道,具有较高的空间和时间（约15min间隔）分辨率,可获得对天气系统高频次昼夜监测的红外云图,使气象卫星在天气预报和监测等应用中发挥着越来越重要的作用。红外云图的分辨率低于可见光云图的分辨率,使用FY-4A红外卫星云图进行目标云系自动化识别和分割工作,对提高我国天气预报质量和气象灾害预警能力具有重要的价值。本研究介绍了FY-4A气象卫星的基本情况及其卫星云图红外图像处理流程,参考欧洲气象卫星组织卫星云图直接解译方法,利用FY-4A红外图像结合数学形态学和云系几何形状特征建立了一套实现对FY-4A云图上典型大尺度云系（冷锋、暖锋和锢囚锋）自动化识别与分割的算法流程。本文主要研究有以下四点:（1）采用基本数学形态学操作和多阈值分割算法,根据FY-4A卫星云图红外图像中大尺度云系特点,对其进行多阈值分割,提取锋区特征,研究构建锋区识别模型,并对锋区的预测效果进行了评估,总体精度达到了93.43%。（2）比较了两组（每组两种）光流模型在红外云图外推精度,得到Dense模型组采用的DIS光流算法和向后平流方案外推效果优于Sparse模型组采用的Shi-Tomasi角点检测和LK光流算法方案。图像外推能够解决锋区识别中的“跳变”现象。（3）介绍了锋区后部检测原理、算法和处理过程。使用外推的锋区图像与当前时刻锋区判断当前锋区是否存在锋后部条件,该条件可以作为后续冷暖锋云系解译的一条重要规则。（4）使用数学形态学算法,提取锋区骨架和距离图,判断锋区云系骨架的端点和分支点数量,接着在骨架化的基础上计算锋区云系的几何形状特征,借助锋区后部条件和图像的几何形状特征实现了对典型云系解译工作。结果经专家判识,冷锋识别率为79.12%、暖锋识别率为73.89%和锢囚锋识别率为75.61%。将人工提取的范围与自动分割出的云区范围进行了图像相似性比较,三类云系相似性都在90%以上,综上表明本文的识别与分割算法有较高的准确率。