紫外極光圖像極光卵邊界定位與建模.pdf

1、極光是高緯地區(qū)上空的一種自然發(fā)光現(xiàn)象，是由太陽風與磁層帶電粒子碰撞所產(chǎn)生的。極光主要出現(xiàn)在以地磁極為中心的環(huán)帶狀區(qū)域內(nèi)，該區(qū)域又稱為極光卵。在紫外圖像中能明顯地觀察到極光卵，極光卵邊界位置與太陽風-磁層能量耦合過程有著密切的聯(lián)系，對極光卵邊界進行分割和建模有助于我們理解行星際磁場與地磁場的活動規(guī)律，為空間天氣預報提供依據(jù)。本文分別對紫外極光圖像中極光卵邊界的定位與建模以及極光圖像檢索進行了系統(tǒng)的研究。
　　1.在極光卵邊界定位方面

2、，本文提出了基于形狀信息反饋和最大相似性區(qū)域合并準則的極光卵分割算法。首先用 K均值聚類的方法得到初始目標標記與背景標記，使用最大相似性區(qū)域合并算法得到初始分割區(qū)域。然后用直接最小二乘橢圓擬合的方法將初始分割區(qū)域擬合為一個橢圓作為新的目標標記，再次使用最大相似性區(qū)域合并準則得到最終的分割結(jié)果。實驗結(jié)果表明，本文所提方法具有較低的虛警率和較小的極向邊界均方根誤差。
　　2.在極光卵邊界建模方面，本文提出了基于深度學習的極光卵邊界建模

3、方法。本文以NASA網(wǎng)站上的OMNI數(shù)據(jù)庫中的地磁物理參量作為模型輸入，以極光卵極向邊界與赤道向邊界在24個磁地方時處的地磁緯度作為模型輸出。通過兩層RBM網(wǎng)絡學習物理參量的特征，然后用RBF網(wǎng)絡來模擬得到的特征對極光卵位置的響應函數(shù)。實驗結(jié)果表明，本文所提方法可以有效進行極光卵邊界位置的建模與預測。另外，本文通過實驗給出了一些物理參數(shù)對極光卵邊界位置影響機制方面的規(guī)律。
　　3.在極光圖像檢索方面，本文提出了基于環(huán)形分區(qū)的感知哈

4、希極光圖像檢索算法并實現(xiàn)了極光圖像檢索系統(tǒng)。本文根據(jù)MLT-MLAT坐標系下紫外極光圖像中的極光卵分布特點，將圖像進行環(huán)形分區(qū)，根據(jù)各個區(qū)域的像素灰度均值進行哈希編碼，編碼信息更能反映極光圖像的特點，實驗結(jié)果表明本文方法能有效找到與待檢索圖像相關的圖像。在此基礎上開發(fā)的極光圖像檢索系統(tǒng)不僅能提供與查詢圖像相關的圖像信息，還能給出與檢出圖像對應的物理參數(shù)的信息。我們利用該系統(tǒng)進行典型事例分析，有效驗證了極光卵邊界建模實驗得到的物理參數(shù)對極