[發明專利]基于球狀魯棒序列局部二值化模式的序列分類方法

有效

• 申請號: 201710365058.X
• 申請日: 2017-05-22
• 公開（公告）號: CN107229936B
• 公開（公告）日: 2020-06-23
• 發明（設計）人: 韓冰;連慧芳;嚴月;賈中華;王平;褚福躍
• 申請（專利權）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: G06K9/46
• 分類號: G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 陜西電子工業專利中心 61205
• 代理人: 王品華;朱紅星

本發明公開了基于球狀魯棒序列局部二值化模式的序列分類方法方法，主要解決現有技術對極光序列分類準確率不高和時間復雜度不夠低的問題。其技術方案是：1.選取訓練數據序列和測試數據序列；2.求出訓練數據序列的球狀魯棒序列局部二值化編碼值，統計得到訓練數據的特征向量；3.將訓練數據序列的特征向量和標簽輸入到SVM中進行訓練得到訓練模型；4.求出測試數據序列的球狀魯棒序列局部二值化編碼值，統計得到測試數據的特征向量；5.將測試數據序列的特征向量輸入到訓練好的SVM模型中得到分類結果。本發明提高了極光序列的分類準確率，降低了時間復雜度，可用于計算機對極光序列的自動分類。

技術領域

本發明屬于圖像處理技術領域，特別涉及一種極光序列分類方法，可用于極光序列特征提取、極光序列時間分類及行星際磁場參數研究。

背景技術

極光是來自磁層的高能粒子沉降到高層大氣并與中性成分碰撞激發的一種大氣發光現象，是太陽風-磁層-電離層耦合造成的地球高緯活動的重要表現形式之一。人們通過極光形態及其演化的系統觀測可以獲得磁層和日地空間電磁活動的大量信息，有助于深入研究太陽活動對地球的影響方式與程度，對了解空間天氣過程的變化規律具有重要意義。

隨著不斷深入地研究極光形態特征以及極光光譜學的出現，人們對不同極光的物理特征及其產生機制的研究也越來越關注。早期的極光分類只是單一地依據觀察到的極光的各種視覺形式。Simmons于1998年在文章“A classification of auroral types,Journal of the British Astronomical Association,108(5),247-257.”中提出了目前不同類型的極光的分類是根據他們的地球物理的特征以及對每一個類型的大多數典型特征的詳細描述是特別的參照了地磁的緯度和地磁的時間扇區和極光產生的機制。根據他提供的分類標準可以幫助研究者從地球物理的方面闡明這些極光的各種類型之間的相似和不同，對極光的不同類型都有了清楚的定義。Hu等人在文章“Synoptic distribution ofdayside aurora:Multiple-wavelength all-sky observation at Yellow RiverStation inSvalbard.Journal of Atmospheric and Solar-TerrestrialPhysics,2009,71(8):794-804.”中根據活動區域將日側極光分為四類。Wen等人在文章“午后多重極光弧觀測研究.極地研究,2005.,17(4):256-263.”中利用南極中山站的全天空攝像機觀測到的極光數據對午后多重極光弧的出現率及其對應的KP指數發生規律進行了統計分析，歷時175天，找出它們之間的關系。

過去的很多年中，研究者將機器學習、計算機視覺與極光數據的分類、顯著性提取等相結合，并且針對極光數據的特殊性采取了不同的特征提取方式，并在此過程中發現局部二值化模式和序列局部二值化模式對極光數據具有極好的表征性。但是已有的局部二值化模式由于沒有考慮時間維度和空間維度上的像素點對當前幀貢獻率的不同，造成分類準確率不夠高和時間復雜度不夠低的不足。

發明內容

本發明的目的在于提出一種基于球狀魯棒序列局部二值化模式的序列分類方法，以提高極光序列的分類準確率，降低時間復雜度。

本發明的技術方案是在原有的序列局部二值化模式VLBP的基礎上分別對權值分配和像素點選取方式進行改進，以此獲得對極光序列具有更強表征性的特征，進而提高極光序列的分類效果，其實現步驟包括如下：

(1)根據極光形態特征手動從全天空極光數據中選取三種極光數據，即弧狀極光數據，輻射狀極光數據，帷幔狀極光數據，每種數據中的序列長度為15幀到50幀之間，從每類數據中分別隨機選取N段序列作為訓練數據，其余的作為測試數據，N＝100；

(2)計算訓練數據序列的球狀魯棒序列局部二值化編碼值V：