【摘 要】
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地球两极高纬度地区的极光是一种重要的空间天气现象,源于太阳风所携带的高能粒子与中高层大气中的原子和分子发生的耦合作用。极光强度的空间分布及形态变化与太阳活动和地磁活动密切相关,分析极光的形态学特征能够揭示太阳风-磁层-电离层耦合的内在机理。然而,卫星采集的极光图像存在灰度分布不均匀、噪声干扰明显等问题,准确抽取极光卵的轮廓成为了亟需解决的难题。本文研究了基于卷积神经网络和水平集方法的极光卵抽取算法
【基金项目】
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国家自然科学基金“基于变分的遥感影像融合与分割算法及其实现技术研究”（41174164）和“典型复杂背景下基于变分的目标轮廓跟踪算法及实现技术研究”（61473310）；
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地球两极高纬度地区的极光是一种重要的空间天气现象,源于太阳风所携带的高能粒子与中高层大气中的原子和分子发生的耦合作用。极光强度的空间分布及形态变化与太阳活动和地磁活动密切相关,分析极光的形态学特征能够揭示太阳风-磁层-电离层耦合的内在机理。然而,卫星采集的极光图像存在灰度分布不均匀、噪声干扰明显等问题,准确抽取极光卵的轮廓成为了亟需解决的难题。本文研究了基于卷积神经网络和水平集方法的极光卵抽取算法,主要工作包括:1.研究了Polar卫星紫外成像仪（Ultraviolet Imager,UVI）采集图像的极光卵边界抽取算法。基于训练集中的UVI图像以及专家标注的极光卵轮廓训练卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）,再将训练好的卷积神经网络应用于测试集中UVI图像深度特征的抽取。提出深度特征能量项并将其引入到双水平集变分分割框架之中,提高了模型在图像低对比度区域的分割精度;在水平集演化方程的数值求解过程中,设计自适应步长,显著降低了模型分割结果对于水平集初始曲线位置的敏感性。与近年来所提出的极光卵边界抽取算法相比,本文模型在各项指标上均有着较为显著的提升。2.提出了基于改进深度特征能量项的双水平集UVI图像分割模型。抽取UVI图像的深度特征,根据特征图设置阈值以构造深度特征能量泛函,将CNN的检测结果引入到变分分割模型,缩短了了极光卵边界抽取的耗时,进一步提高了模型分割的精度。将抽取的极光卵边界投影至经过高度调整的校正地磁坐标系（Altitude-Adjusted Corrected Geomagnetic Coordinates,AACGM）,并与同一坐标系下的美国国防气象卫星（Defense Meteorological Satellite Program,DMSP）SSJ探测器探测的沉降粒子数据所确定的极光沉降粒子边界进行比较。与模型所抽取的极光卵极向边界相比,赤道向边界与DMSP/SSJ沉降粒子数据所确定的极光边界更为吻合。赤道向和极向边界与沉降粒子边界的纬度差值保持在[-2.2°,2.2°]范围内,进一步证明了模型抽取极光卵边界的有效性和可靠性。
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