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基于图像帧间信息和FS-KFDA的极光序列图像检测算法
1
作者
卢山
焦李成
+1 位作者
吴家骥
邓晓政
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2013年第1期285-287,共3页
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...
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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关键词
极光序列图像
核FISHER判别分析
感兴趣区域
相关性
特征提取
物理光学
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职称材料
题名
基于图像帧间信息和FS-KFDA的极光序列图像检测算法
1
作者
卢山
焦李成
吴家骥
邓晓政
机构
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
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2013年第1期285-287,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(61072106
60970066
+11 种基金
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)
高等学校学科创新引智计划资助项目("111"计划)(B07048)
文摘
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。
关键词
极光序列图像
核FISHER判别分析
感兴趣区域
相关性
特征提取
物理光学
Keywords
aurora time-series image
kernel Fisher discriminant analysis
ROI
correlation
feature extraction
physical optics
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于图像帧间信息和FS-KFDA的极光序列图像检测算法
卢山
焦李成
吴家骥
邓晓政
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2013
0
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