基于梯度方向直方圖特征和分塊亮度的弧狀極光檢測方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了基于梯度方向直方圖特征和分塊亮度的弧狀極光檢測方法，主要解決現(xiàn)有技術(shù)不能直接檢測弧狀極光發(fā)生的缺陷。其技術(shù)方案有兩種：一是利用分塊亮度對(duì)極光圖像進(jìn)行弧狀極光數(shù)目統(tǒng)計(jì)，其步驟是：1.將極光圖像分成8個(gè)扇形區(qū)域，求每個(gè)扇形區(qū)域的亮度均值，判斷極光圖像為弧狀極光；2.統(tǒng)計(jì)各個(gè)時(shí)間段內(nèi)的弧狀極光發(fā)生數(shù)目。二是利用梯度方向直方圖特征的均值進(jìn)行弧狀極光檢測，其步驟是：1)提取極光圖像的梯度方向直方圖特征組成特征向量；2)利用求得的極光圖像的特征向量均值判斷極光圖像為弧狀極光。本發(fā)明能較好地檢測出弧狀極光的發(fā)生，可用于從物理參數(shù)的角度去描述和研究弧狀極光發(fā)生時(shí)其行星際磁場三分量的變化特點(diǎn)。
【專利說明】基于梯度方向直方圖特征和分塊亮度的弧狀極光檢測方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于圖像處理【技術(shù)領(lǐng)域】，涉及圖像特征提取，可用于極光圖像特征提取、極 光圖像事件檢測，行星際磁場參數(shù)研究。

【背景技術(shù)】
[0002] 極光是來自磁層的高能粒子沉降到高層大氣并與中性成分碰撞激發(fā)的一種大氣 發(fā)光現(xiàn)象，是太陽風(fēng)-磁層-電離層耦合造成的地球高緯活動(dòng)的重要表現(xiàn)形式之一。人們 通過極光形態(tài)及其演化的系統(tǒng)觀測可以獲得磁層和日地空間電磁活動(dòng)的大量信息，有助于 深入研究太陽活動(dòng)對(duì)地球的影響方式與程度，對(duì)了解空間天氣過程的變化規(guī)律具有重要意 義。弧狀極光作為日側(cè)極光的一個(gè)重要形式，它的分布和發(fā)生揭示了地磁活動(dòng)和磁層中的 脈動(dòng)現(xiàn)象。
[0003] 隨著不斷深入地研究極光形態(tài)特征以及極光光譜學(xué)的出現(xiàn)，人們對(duì)不同極光的 物理特征及其產(chǎn)生機(jī)制的研究也越來越關(guān)注。早期的極光分類只是單一地依據(jù)觀察到 的極光的各種視覺形式，而Simmons于1998年在文章"A classification of auroral types, Journal of the British Astronomical Association, 108 (5)，247-257.，'中提出了 目前不同類型的極光的分類是根據(jù)他們的地球物理的特征以及對(duì)每一個(gè)類型的大多數(shù)典 型特征的詳細(xì)描述是特別的參照了地磁的緯度和地磁的時(shí)間扇區(qū)和極光產(chǎn)生的機(jī)制。根據(jù) 他提供的分類標(biāo)準(zhǔn)可以幫助研究者從地球物理的方面闡明這些極光的各種類型之間的相 似和不同，對(duì)極光的不同類型都有了清楚的定義。Hu等人在文章"Synoptic distribution of dayside aurora:Multiple-wavelength all-sky observation at Yellow River Station in Ny-Alcsund, Svalbard. Journal of Atmospheric and Solar-Terrestrial Physics，2009, 71 (8) : 794-804. "中根據(jù)活動(dòng)區(qū)域?qū)⑷諅?cè)極光分為四類。Wen等人在文章 "午后多重極光弧觀測研究.極地研究，2005.，17(4) : 256-263. "中利用南極中山站的全天 空攝像機(jī)觀測到的極光數(shù)據(jù)對(duì)午后多重極光弧的出現(xiàn)率及其對(duì)應(yīng)的KP指數(shù)發(fā)生規(guī)律進(jìn)行 了統(tǒng)計(jì)分析，歷時(shí)175天，找出它們之間的關(guān)系。現(xiàn)有對(duì)于極光的研究主要是對(duì)極光圖像進(jìn) 行分類，沒有專門的方法去檢測出弧狀極光的發(fā)生及弧狀極光的分布時(shí)段，影響了后期進(jìn) 一步從物理參數(shù)的角度去描述弧狀極光發(fā)生時(shí)的特點(diǎn)。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明的目的在于提出一種基于梯度方向直方圖特征和分塊亮度的弧狀極光檢 測方法，以檢測出弧狀極光的發(fā)生及弧狀極光的分布時(shí)段，為后期進(jìn)一步從物理參數(shù)的角 度去描述弧狀極光發(fā)生時(shí)的特點(diǎn)提供基礎(chǔ)。
[0005] 本發(fā)明的技術(shù)方案是這樣為實(shí)現(xiàn)的：
[0006] 技術(shù)方案一、基于梯度方向直方圖特征和分塊亮度的弧狀極光檢測方法，包含步 驟如下：
[0007] (1)將輸入的極光圖像分成8個(gè)扇形區(qū)域，分別求每個(gè)扇形區(qū)域的亮度均值f k:

【權(quán)利要求】
1. 一種基于梯度方向直方圖特征和分塊亮度的弧狀極光檢測方法，包括如下步驟： (1) 將輸入的極光圖像分成8個(gè)扇形區(qū)域，分別求每個(gè)扇形區(qū)域的亮度均值fk:
其中，Sk表示第k個(gè)扇形區(qū)域，k= 1，2···，8, Nk表示第k個(gè)扇形區(qū)域中像素的數(shù)目， I (i，j)是位于坐標(biāo)（i，j)處像素的灰度值； (2) 依次求相鄰兩個(gè)扇形區(qū)域亮度均值的差，得到差值im，m = 1，…，7 ; (3) 令累加參數(shù)b的初始值為0,將每個(gè)差值im與設(shè)定的差值閾值a = 2進(jìn)行比較：若 im>a，則令b的值加1，當(dāng)b> = 3時(shí)，判斷極光圖像為弧狀極光； (4) 將世界時(shí)UT定義的03:00-15:00這個(gè)時(shí)間段平均分成144個(gè)時(shí)間單元，統(tǒng)計(jì)每個(gè) 時(shí)間單元里弧狀極光的發(fā)生數(shù)目。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于梯度方向直方圖特征和分塊亮度的弧狀極光檢測方法， 其中步驟（4)所述的統(tǒng)計(jì)每個(gè)時(shí)間單元里弧狀極光的發(fā)生數(shù)目，按如下步驟進(jìn)行： 設(shè)每個(gè)初始時(shí)間單元弧狀極光的初始數(shù)目為〇,若任意時(shí)間單元內(nèi)有弧狀極光發(fā)生，則 令弧狀極光的數(shù)目加1，最后統(tǒng)計(jì)出每個(gè)時(shí)間單元內(nèi)弧狀極光發(fā)生數(shù)目。
3. -種基于梯度方向直方圖特征和分塊亮度的弧狀極光檢測方法，包括如下步驟： 1) 輸入一幅極光圖像，提取其梯度方向直方圖HOG特征組成特征向量，并求取特征向 量的均值M ; 2) 將求得的極光圖像的特征向量均值M與設(shè)定的均值閾值p = 0. 107比較，若M〈p，則 極光圖像為弧狀極光，反之，極光圖像為其他類型的極光。
4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于梯度方向直方圖特征和分塊亮度的弧狀極光檢測方法， 其中步驟1)所述的提取其梯度方向直方圖HOG特征組成特征向量，按如下步驟進(jìn)行： la) 計(jì)算極光圖像每個(gè)像素的水平方向的梯度Gh(x，y)和垂直方向的梯度Gv(x，y): Gh(x, y) = (I (x, y+l)-I (x, y-l))/2 Gv(x, y) = (I (x+1, y)-I (x-1, y))/2 其中I (x，y)表示極光圖像像素點(diǎn)，（x，y)表示極光圖像像素點(diǎn)的坐標(biāo)； lb) 根據(jù)極光圖像每個(gè)像素的水平方向的梯度Gh(x，y)和垂直方向的梯度Gv(x，y)，計(jì) 算極光圖像每個(gè)像素點(diǎn)的梯度值M(x，y)以及梯度方向Θ (x，y):
其中，st表示約束條件； lc) 引入一個(gè)檢測窗口 block對(duì)極光圖像按行從左到右、從上到下進(jìn)行滑動(dòng)操作來對(duì) 該圖像進(jìn)行分塊，滑動(dòng)步長為32個(gè)像素點(diǎn)，該檢測窗口的大小為64X64個(gè)像素點(diǎn)；再將每 個(gè)圖像塊都平均分成四個(gè)細(xì)胞單元，每個(gè)細(xì)胞單元的大小是32X 32個(gè)像素點(diǎn)； ld) 將[0, π ]這個(gè)角度區(qū)間平均分成9段，以細(xì)胞單元為單位，將細(xì)胞單元內(nèi)每個(gè)像素 點(diǎn)的梯度方向Θ (x，y)分別投影到這9段內(nèi)，統(tǒng)計(jì)投影到每段內(nèi)像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)，并將每段內(nèi) 全部像素點(diǎn)的梯度值M(x，y)進(jìn)行累加，得到一個(gè)9維的向量作為該細(xì)胞單元的梯度方向直 方圖向量； le) 將同一個(gè)圖像塊內(nèi)的四個(gè)細(xì)胞單元的梯度方向直方圖合并成一個(gè)36維的向量，作 為該圖像塊的梯度方向直方圖向量V ; lf) 將圖像塊的梯度方向直方圖向量V進(jìn)行歸一化處理，得到歸一化后的圖像塊的梯 度方向直方圖向量；
lg) 將225個(gè)圖像塊的梯度方向直方圖向量進(jìn)行連接，得到極光圖像的梯度方向直方 圖為1X8100維的特征向量。
【文檔編號(hào)】G06K9/46GK104392235SQ201410751842
【公開日】2015年3月4日 申請(qǐng)日期:2014年12月9日 優(yōu)先權(quán)日:2014年12月9日
【發(fā)明者】韓冰, 王秀梅, 高新波, 宋亞婷, 李潔, 仇文亮, 王秀美, 王穎 申請(qǐng)人:西安電子科技大學(xué)