【摘 要】
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为了解决数据量巨大的极光序列图像难于用人工划分的方法来进行变化监测的问题,提出了一种基于极光序列图像特征和帧间信息的感兴趣极光变化区域(ROI)自动检测算法,用计算机进行辅助分类。首先提取样本图像特征,再利用离散小波变化算法对帧间信息进行特征分析,引入特征标度核Fisher分析算法(FS-KD-FA),结合K-均值聚类选择训练样本,构建分类器实现了变化检测。对北极黄河站采集到的实测极光图像数据进行
【机 构】
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西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61072106,60970066,60972148,61077009,61075041,61001206,60803097,60970067,61003198）, 国家教育部博士点基金资助项目（200807010003）, 国家部委科技资助项目（9140A07011810DZ0107,9140A07011810DZ0107,9140A07021010DZ0131）, 高
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为了解决数据量巨大的极光序列图像难于用人工划分的方法来进行变化监测的问题,提出了一种基于极光序列图像特征和帧间信息的感兴趣极光变化区域(ROI)自动检测算法,用计算机进行辅助分类。首先提取样本图像特征,再利用离散小波变化算法对帧间信息进行特征分析,引入特征标度核Fisher分析算法(FS-KD-FA),结合K-均值聚类选择训练样本,构建分类器实现了变化检测。对北极黄河站采集到的实测极光图像数据进行极光区域划分检测,实验结果表明了算法的有效性。
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