基于图像帧间信息和FS-KFDA的极光序列图像检测算法

• 作者: 卢山 吴家骥 焦李成 邓晓政
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 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
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 285-287
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2013.01.073

摘要

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-KDFA),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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	焦李成	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	514	14586	52.0	103.0
2	卢山	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	7	34	2.0	5.0
3	吴家骥	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	12	115	5.0	10.0
4	邓晓政	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	5	48	3.0	5.0