極光圖像分類與極光視頻事件檢測的探索研究.pdf

1、極光(Polar light, aurora)是地球周圍的一種大規(guī)模放電的過程。來自太陽的帶電粒子到達地球附近,地球磁場迫使其中一部分沿著磁場線(Field line)集中到南北兩極。當他們進入極地的高層大氣時,與大氣中的原子和分子碰撞并激發(fā),產(chǎn)生光芒,形成極光。極光現(xiàn)象非常美麗,它的發(fā)生時常影響無線電通信,長電纜通信等。極光還可以影響到氣候,影響生物學(xué)過程。極光具有多種形態(tài),而且不同形態(tài)的極光蘊含著不同的物理含義,所以極光圖像分類與極

2、光視頻事件檢測具有非常重要的科學(xué)研究價值。
　　在極光圖像拍攝的過程中,由于拍攝設(shè)備暗電流以及大氣層的影響,極光圖像存在亮度不均勻的現(xiàn)象,本文首先提出使用頂帽變換(Top-hat)改善這一現(xiàn)象。針對極光圖像分類,根據(jù)極光形狀特性不固定這一特點,本文提出采用詞袋模型對極光圖像進行建模,從而避免了從極光形態(tài)提取特征這一難題。針對詞袋模型自身的缺陷與不足,本文以隱狄利克雷分配(Latent Dirichlet Allocation, L

3、DA)為基礎(chǔ),利用極光圖像的譜殘差(Spectral Residual, SR)顯著圖,提出了一種融合顯著信息的LDA極光圖像特征提取方法。在分類階段,本文利用支持向量機(SVM)對極光圖像進行分類實驗。實驗表明該方法獲得了良好的分類效果。
　　針對極光事件檢測,本文深入研究了感知哈希算法(Perceptual Hash Algorithm)在圖像檢索上的應(yīng)用,并提出將該算法利用于極光視頻事件檢測,利用極光圖像感知哈希碼的相似性進