[發明專利]一種基于圖像處理的太陽射電爆發自動實時檢測方法

有效

• 申請號: 201410369467.3
• 申請日: 2014-07-30
• 公開（公告）號: CN104156981B
• 公開（公告）日: 2018-06-15
• 發明（設計）人: 袁國武;董亮;高冠男;徐丹;張學杰
• 申請（專利權）人: 云南大學
• 主分類號: G06T7/246
• 分類號: G06T7/246
• 代理公司: 北京祺和祺知識產權代理有限公司 11501
• 代理人: 孫文彬

1.一種基于圖像處理的太陽射電爆發自動實時檢測方法，其特征在于，該基于圖像處理的太陽射電爆發自動實時檢測方法把太陽射電爆發的檢測看作是對太陽射電頻譜圖像的運動目標檢測，采用混合高斯模型檢測太陽射電頻譜的運動區域并對檢測出來的爆發區域準確量化；提取爆發強度、爆發帶寬和持續時間，包括自動檢測太陽射電爆發和太陽射電爆發參數值的提取兩部分；自動檢測太陽射電爆發包括模型初始化、模型學習、背景模型的參數進行更新、對檢測得到的黑白兩色的二值圖像進行形態學處理并去除部分噪聲；太陽射電爆發參數值的提取包括爆發強度提取、爆發帶寬和持續時間的提取；

在混合高斯模型中，每一個像素的背景模型用K個高斯分布來描述，即

其中，w_t,i是在t時刻第i個高斯分布的權值，參數K是高斯分布的個數，η是一個高斯概率分布函數，它的均值為μ_t,i，方差為即：

在t時刻，對于當前視頻圖像幀的每一個像素x_t，當存在一個i，1≤i≤K，滿足|x_t-μ_t,i|＜2.5σ_t,i時，該像素被判定為背景，否則為前景；

所述的自動檢測太陽射電爆發的具體方法為：

步驟一、模型初始化：對于每個像素點，用太陽射電頻譜視頻圖像序列中的第1幀的像素值建立對應位置的第1個高斯分布，該高斯分布的均值μ_1,1是第1幀的像素值，給定方差σ_1,1＝0和權值w_1,1＝0；

步驟二、模型學習：已經為背景模型的每一個像素建立K個高斯分布，表示K種寧靜太陽時的太陽射電頻譜圖像的像素值，讀入太陽射電頻譜視頻的第t幀圖像的像素x_t，將該幀圖像的每個像素與對應位置上已建立的第i個高斯分布相比較1≤i≤K，判定是背景還是前景像素：

|x_t-μ_t,i|＜2.5σ_t,i步驟三、在模型的學習過程中，對混合高斯背景模型的參數進行更新；

步驟四、對檢測得到的黑白兩色的二值圖像B_t進行形態學處理，去除部分噪聲：

B_t＝Close(Open(B_t,Mask),Mask)

其中Open(A,B)表示用掩膜B對A做形態學開操作，Close(A,B)表示用掩膜B對A做形態學閉操作，掩膜

步驟二中模型學習的具體方法為：

當存在一個i，1≤i≤K，滿足式|x_t-μ_t,i|＜2.5σ_t,i，則表明該像素在第t幀圖像與第i個高斯分布相匹配，該像素標識為黑色，則該像素為背景像素，表示t時刻在對應頻率沒有發生射電爆發；

對于每一個像素，如果對于所有i，1≤i≤K，式|x_t-μ_t,i|＜2.5σ_t,i都不滿足時，則該像素為前景像素，該像素標識為白色，表示t時刻在該頻率發生了太陽射電爆發，分為兩種情況：

如果這時i<K，也就是當前的高斯分布還不夠，把這個像素看成是背景像素，按照模型初始化的方法，在該像素的背景模型中增加一個高斯分布，也就是新增加的高斯分布的均值μ_t,i為第t幀該像素的值，并設置方差σ_t,i＝0和權值w_t,i＝0；

如果i>K，則按照模型初始化的方法，生成一個新的高斯分布，這個新的高斯分布中均值μ_t,K為第t幀該像素的值，并設置方差σ_t,K＝0和權值w_t,K＝0，用新生成的這個高斯分布以替換已有高斯模型中權值最低者，也就是替換第K個模式；

混合高斯背景模型參數的更新的處理方法如下：

μ_t,i＝(1-β)μ_t-1,i+βx_tw_t,i＝(1-α)w_t-1,i+α

其中β為均值和方差更新率，α為權值更新率；

對于不匹配的高斯分布，應按照下式減小權值：

w_t,i＝(1-α)w_t-1,i在對混合高斯背景模型參數進行更新后，由于權值w_t,i有變化，所以要對w_t,i歸一化，使得并且，對K個模式重新排序，使歸一化之后的w_t,i按照降序排列。