[发明专利]基于空时极向局部二值模式的极光图像序列分类方法

说明书

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，具体的说是一种极光图像序列分类方法，可用于场景分类与事件检测。

背景技术

极光是由太阳风、行星际磁场与地球磁层的相互作用形成的美丽的光辉，是日地空间能量耦合以及各种磁层动力学过程中最直观的电离层踪迹。日侧极光反映太阳风-磁层-电离层耦合在日侧的各种动力学过程，通过对日侧极光进行长期观测及对其形态、强度、运动等特征变化进行深入研究，对空间天气过程的变换规律研究具有重要意义。

已有研究者对极光的研究，主要是采用多种手段进行联合观测，引用多种数据如雷达、卫星数据研究极光的物理变化过程，探讨相应的物理规律。其中，利用地面设备拍摄得到的极光图像正是研究极光的一种有力手段。利用极光图像分析极光的不同形态变化规律具有重要的科学研究价值，引起了众多学者的广泛关注。自2003年11月底，我国在北极黄河站安装了三台先进的极光全天空成像仪，同时对极光的三个典型波段即427.8nm、557.7nm与630.0nm进行连续观测，每年获得的全天空图像ASI数以百万计，如何充分利用这样的大数据给研究人员带来了新的考验。

随着数据的与日俱增，极光的分类研究也从早期的人工肉眼观察手工标记发展到如今的计算机定量分析。自从2004年等人在文献“MT,Donovan EF.Diurnal auroral occurrence statistics obtained via machine vision.Annales Geophysicae,22:1103-1113.2004”首次将计算机视觉的方法引入静态极光图像的分类，目前已有许多研究人员利用计算机技术来实现静态极光图像的自动处理，并在静态极光分类上取得了一定进展。但是对于形态变化多样、运动规律异常复杂的极光动态过程，仅考虑极光的静态特征显然不够，极光的动态过程包含更丰富的信息，对其展开分析对研究极光发生机制及相应的磁层动力学过程具有重要意义。然而，现有的极光运动自动处理研究仍处于起步阶段，研究侧重点各有不同。弧状极光形态明显，研究弧状极光的发生与持续时间等规律对尾瓣重联、磁鞘等离子体注入到低纬边界层引发的发电机效应、低纬边界层边缘的KH不稳定性等动力学过程具有重要意义，因此本发明关注弧状极光序列。

在大数据的背景下，如何降低算法复杂度提高算法效率是当前亟待解决的问题。Volume Local Binary Patterns作为局部二值模式LBP在视频序列分析上的拓展，具备计算简单、对单调的灰度变化具备鲁棒性的特点。但利用Volume Local Binary Patterns得到的特征向量维数过高，增加了分类时间，需要使用更多的机器内存。

发明内容

本发明的目的在于针对上述现有技术存在的不足，提出一种基于空时极向局部二值模式的极光图像序列分类方法，以适用于地磁南北向运动的弧状极光序列分类，有效减少数据冗余，提高分类效率。

实现本发明上述目的的技术方案是：对输入的极光图像序列进行逆时针旋转62.63°的预处理，提取预处理后的极光图像序列的空时极向局部二值模式特征ST-PVLBP，将空时极向局部二值模式特征ST-PVLBP输入给支持向量机SVM分类器进行分类。其具体步骤包括如下：

(1)输入极光图像序列，将极光图像序列进行逆时针旋转62.63°的预处理，得到预处理后的极光图像序列；

(2)对预处理后的极光图像序列进行M次块数不同的分块，即在空间上将预处理后的极光图像序列平均分成2^m-1个三维竖块，记为B_i^m，其中m=1,2,…,M，M为大于等于1的正整数，i是每次分块得到的三维竖块的标号，i=1,2,…,2^m-1；

(3)使用极向局部二值模式PVLBP算法，提取每一个三维竖块B_i^m的极向局部二值模式特征PVLBP，记为PVLBP_i^m；

(4)将各个三维竖块B_i^m的极向局部二值模式特征PVLBP_i^m顺次连接，得到空时极向局部二值模式特征ST-PVLBP；

(5)将图库中标准类型极光图像序列的空时极向局部二值模式特征ST-PVLBP输入给支持向量机SVM分类器进行训练；