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基于区域生长的极光图像分割方法  
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【英文篇名】 Aurora image segmentation method based on region growing
【下载频次】 ★★★★
【作者】 王妍; 王履程; 郑玉甫; 雷涛;
【英文作者】 WANG Yan; WANG Lvcheng; ZHENG Yufu; LEI Tao; School of Electronic & Information Engineering; Lanzhou Jiaotong University;
【作者单位】 兰州交通大学电子与信息工程学院;
【文献出处】 计算机工程与应用 , Computer Engineering and Applications, 编辑部邮箱 2016年 23期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 极光卵; 区域生长; 种子点; 最大类间方差法; 图像分割;
【英文关键词】 auroral oval; region-growing; seed points; optimal segmenting threshold; image segmentation;
【摘要】 极光卵对于研究磁层结构和能量存储是非常重要的。提出一种基于区域生长的极光图像分割算法。首先根据极光图像的特点,对原始图像进行预处理,根据预处理后图像的灰度特性,选取一组能正确代表目标区域的种子像素;其次,在分析像素邻域灰度特性的基础上,采用最大类间方差法求得自适应最佳阈值,从而代替传统区域生长算法手动选取阈值时造成的系统误差,再采用基于区域灰度差的方法,制定出区域生长的停止条件;最后,利用数学形态学的方法进行分割后修正,消除了由于噪声而造成生长后的区域中出现的空洞和不连续现象。实验结果表明,相对于已有的极光卵分割方法,基于区域生长的方法改善了图像的分割质量。
【英文摘要】 Auroral oval is very important for the study of magnetic structures and energy storage. This paper proposes a segmentation algorithm of aurora image based on region growing. Firstly, it raises the concept of original image pretreatment according to the characteristics of aurora image. Based on the gray characteristics of pretreatment image, it also needs to select a group of the representative seed points in object region. Secondly, adopting the OTSU and determining the best adaptive segment threshold conve...
【基金】 国家自然科学基金(No.61201293,No.61202314,No.61461025); 兰州交通大学青年科学基金项目(No.2011003)
【更新日期】 2016-12-22
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 极光是由于太阳带电粒子(太阳风)进入地球磁场,并撞击高层大气分子和原子激发或电离而产生的光,它主要出现在南北地磁纬度67°附近的两个环带状区域内,分别称作南极光区和北极光区,该区域又称为极光卵[1]。极光活动的研究对于了解地球外层空间结构、掌握空间天气、减少太阳风暴

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