極光圖像分類(lèi)與極光視頻事件檢測(cè)的探索研究
發(fā)布時(shí)間:2022-08-13 15:19
極光(Polar light, aurora)是地球周?chē)囊环N大規(guī)模放電的過(guò)程。來(lái)自太陽(yáng)的帶電粒子到達(dá)地球附近,地球磁場(chǎng)迫使其中一部分沿著磁場(chǎng)線(xiàn)(Field line)集中到南北兩極。當(dāng)他們進(jìn)入極地的高層大氣時(shí),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(shí)常影響無(wú)線(xiàn)電通信,長(zhǎng)電纜通信等。極光還可以影響到氣候,影響生物學(xué)過(guò)程。極光具有多種形態(tài),而且不同形態(tài)的極光蘊(yùn)含著不同的物理含義,所以極光圖像分類(lèi)與極光視頻事件檢測(cè)具有非常重要的科學(xué)研究?jī)r(jià)值。在極光圖像拍攝的過(guò)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(duì)極光圖像分類(lèi),根據(jù)極光形狀特性不固定這一特點(diǎn),本文提出采用詞袋模型對(duì)極光圖像進(jìn)行建模,從而避免了從極光形態(tài)提取特征這一難題。針對(duì)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, LDA)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...
【文章頁(yè)數(shù)】:68 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第一章 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 國(guó)內(nèi)外研究進(jìn)展及現(xiàn)狀
1.2.1 基于人眼觀察的極光研究
1.2.2 基于計(jì)算機(jī)分析的極光研究
1.3 論文研究成果與安排
第二章 基于詞袋模型表示的極光圖像分類(lèi)
2.1 引言
2.2 基于頂帽變換的極光圖像預(yù)處理
2.3 基于詞袋模型的極光圖像表示
2.3.1 BoW 模型簡(jiǎn)介
2.3.2 極光圖像的 BoW 表示
2.4 基于支持向量機(jī)的極光圖像分類(lèi)
2.4.1 支持向量機(jī)特性分析
2.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
2.5 小結(jié)
第三章 融合顯著信息的 LDA 極光圖像分類(lèi)
3.1 引言
3.2 隱狄利克雷分配模型
3.3 融合顯著信息的 LDA 極光圖像表示
3.3.1 顯著性檢測(cè)概述
3.3.2 譜殘差顯著性檢測(cè)特性分析
3.3.3 融合顯著信息的 LDA 算法流程
3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
3.5 小結(jié)
第四章 基于感知哈希的極光視頻事件檢測(cè)
4.1 引言
4.2 感知哈希概述
4.2.1 感知哈希基本概念
4.2.2 多媒體哈希技術(shù)
4.2.3 感知哈希在圖像檢索領(lǐng)域的應(yīng)用
4.3 基于感知哈希的極光視頻事件檢測(cè)
4.3.1 基于感知哈希的極光視頻事件檢測(cè)步驟
4.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
4.5 小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
5.1 總結(jié)
5.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間獲得的科研成果及參與的科研項(xiàng)目
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]融合關(guān)系與內(nèi)容分析的社會(huì)標(biāo)簽推薦[J]. 張斌,張引,高克寧,郭朋偉,孫達(dá)明. 軟件學(xué)報(bào). 2012(03)
[2]圖像-文本相關(guān)性挖掘的Web圖像聚類(lèi)方法[J]. 吳飛,韓亞洪,莊越挺,邵健. 軟件學(xué)報(bào). 2010(07)
[3]經(jīng)驗(yàn)?zāi)J椒纸馊グ吆晚斆弊儞Q在艦船檢測(cè)預(yù)處理中的應(yīng)用[J]. 艾加秋,齊向陽(yáng),劉凡,石力. 中國(guó)科學(xué)院研究生院學(xué)報(bào). 2010(04)
[4]南極中山站極光形態(tài)的統(tǒng)計(jì)特征[J]. 胡紅橋,劉瑞源,王敬芳,楊惠根,王幸. 極地研究. 1999(01)
博士論文
[1]全天空極光圖像的分類(lèi)與檢索[D]. 付蓉.西安電子科技大學(xué) 2011
[2]圖像感知哈希測(cè)評(píng)基準(zhǔn)及算法研究[D]. 張慧.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2009
碩士論文
[1]基于BoW模型與稀疏表示的乳腺腫塊良惡性分類(lèi)算法研究[D]. 劉澤奇.西安電子科技大學(xué) 2012
[2]基于X-GLAM特征的日側(cè)極光圖像分類(lèi)算法研究[D]. 王鈺茹.西安電子科技大學(xué) 2011
本文編號(hào):3677277
【文章頁(yè)數(shù)】:68 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第一章 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 國(guó)內(nèi)外研究進(jìn)展及現(xiàn)狀
1.2.1 基于人眼觀察的極光研究
1.2.2 基于計(jì)算機(jī)分析的極光研究
1.3 論文研究成果與安排
第二章 基于詞袋模型表示的極光圖像分類(lèi)
2.1 引言
2.2 基于頂帽變換的極光圖像預(yù)處理
2.3 基于詞袋模型的極光圖像表示
2.3.1 BoW 模型簡(jiǎn)介
2.3.2 極光圖像的 BoW 表示
2.4 基于支持向量機(jī)的極光圖像分類(lèi)
2.4.1 支持向量機(jī)特性分析
2.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
2.5 小結(jié)
第三章 融合顯著信息的 LDA 極光圖像分類(lèi)
3.1 引言
3.2 隱狄利克雷分配模型
3.3 融合顯著信息的 LDA 極光圖像表示
3.3.1 顯著性檢測(cè)概述
3.3.2 譜殘差顯著性檢測(cè)特性分析
3.3.3 融合顯著信息的 LDA 算法流程
3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
3.5 小結(jié)
第四章 基于感知哈希的極光視頻事件檢測(cè)
4.1 引言
4.2 感知哈希概述
4.2.1 感知哈希基本概念
4.2.2 多媒體哈希技術(shù)
4.2.3 感知哈希在圖像檢索領(lǐng)域的應(yīng)用
4.3 基于感知哈希的極光視頻事件檢測(cè)
4.3.1 基于感知哈希的極光視頻事件檢測(cè)步驟
4.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
4.5 小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
5.1 總結(jié)
5.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間獲得的科研成果及參與的科研項(xiàng)目
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]融合關(guān)系與內(nèi)容分析的社會(huì)標(biāo)簽推薦[J]. 張斌,張引,高克寧,郭朋偉,孫達(dá)明. 軟件學(xué)報(bào). 2012(03)
[2]圖像-文本相關(guān)性挖掘的Web圖像聚類(lèi)方法[J]. 吳飛,韓亞洪,莊越挺,邵健. 軟件學(xué)報(bào). 2010(07)
[3]經(jīng)驗(yàn)?zāi)J椒纸馊グ吆晚斆弊儞Q在艦船檢測(cè)預(yù)處理中的應(yīng)用[J]. 艾加秋,齊向陽(yáng),劉凡,石力. 中國(guó)科學(xué)院研究生院學(xué)報(bào). 2010(04)
[4]南極中山站極光形態(tài)的統(tǒng)計(jì)特征[J]. 胡紅橋,劉瑞源,王敬芳,楊惠根,王幸. 極地研究. 1999(01)
博士論文
[1]全天空極光圖像的分類(lèi)與檢索[D]. 付蓉.西安電子科技大學(xué) 2011
[2]圖像感知哈希測(cè)評(píng)基準(zhǔn)及算法研究[D]. 張慧.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2009
碩士論文
[1]基于BoW模型與稀疏表示的乳腺腫塊良惡性分類(lèi)算法研究[D]. 劉澤奇.西安電子科技大學(xué) 2012
[2]基于X-GLAM特征的日側(cè)極光圖像分類(lèi)算法研究[D]. 王鈺茹.西安電子科技大學(xué) 2011
本文編號(hào):3677277
本文鏈接:http://sikaile.net/projectlw/dqwllw/3677277.html
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