[发明专利]基于多特征融合的日冕物质抛射检测方法

权利要求书

1.一种基于多特征融合的日冕物质抛射检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，将差分处理后的日冕观测图像转化为极坐标显示；

步骤2，采用不同的尺度对经步骤1处理后的图像进行切分，得到不同的子块，并求取最亮块；

步骤3，分别提取步骤2中最亮块的灰度特征G_B、纹理特征T_B以及HOG特征H_B；

步骤4，以提取的灰度特征G_B、纹理特征T_B以及HOG特征H_B为基础，采用决策树作为基分类器，并采用AdaBoost算法提升得到强分类器，最终得到分类结果，完成检测；

在步骤4中，首先，分别利用灰度特征G_B、纹理特征T_B以及HOG特征H_B训练决策树模型，对每种特征的分类能力进行初步评估；其次，针对分类能力良好的特征得到的决策树模型，利用AdaBoost算法进行提升；最后，选用具有良好分类能力的特征生成每棵决策树，利用AdaBoost算法进行提升；

在步骤1中，极坐标转化是对经差分处理后的日冕观测图像做几何变换，保持像素灰度值不变，仅变换像素的几何位置，设经差分处理后的日冕观测图像中的任一点(x,y)，将其按照式(3)进行变换，得到极坐标图像中的(ρ,θ)；

式(3)中，W，H为经差分处理后的日冕观测图像的宽度和高度；

在步骤2中，求取最亮块等同于寻求区域中灰度值之和最大值B，即寻求：

其中，R是最亮块所对应的区域，I(i,j)表示第i行第j列的灰度值，因此，R～(Shape，Size)，即区域R由形状和大小两个要素决定；

提取最亮块的灰度直方图进行灰度特征表示：

其中，g(i,j)为最亮块B中第i行第j列的灰度值；

提取Harilick纹理描述子进行纹理特征描述，在距离变量和旋转方向变量的约束下，共有14种纹理特征，采用1种距离，4个方向求取其纹理特征，得到56个Haralick纹理描述子；

提取HOG特征进行CME轮廓表示，将目标区域划分为一系列的块Block和单元Cell，每个Cell选为8*8，每个Block由一系列Cell组成，选为2*2，块重叠率为50％，计算目标的HOG特征。

2.根据权利要求1所述基于多特征融合的日冕物质抛射检测方法，其特征在于：在步骤2中，采用5*10像素的尺寸对经步骤1处理后的图像进行切分。