公开(公告)号：CN105046259A

公开(公告)日：2015-11-11

申请号：CN201510312081.3

申请日：2015-06-09

Applicant: 济南大学

Inventor： 尹建芹 ,  姚海 ,  张玲 ,  栾庆山 ,  于峻伟 ,  冯志全 ,  李金屏

IPC: G06K9/34 ,  G06K9/62

CPC classification number: G06K9/342 ,  G06K9/6256 ,  G06K9/6289

Abstract: 本发明公开了一种基于多特征融合的日冕物质抛射检测方法，通过对CME差分图像进行分割，将CME检测建模为差分图像中最亮块的分类问题；首先，将原图像转化为极坐标显示；其次，由于CME的典型表现是明亮的、纹理复杂的增强结构，因此，查找CME的最亮块，以最亮块作为图像的代表，并提取最亮块的灰度、纹理以及HOG特征；最后，以抽取的灰度特征、纹理以及HOG特征为基础，采用决策树作为基分类器，采用集成决策树完成CME的检测。实验结果表明，提出的融合多特征的CME检测算法，可以取得较好的CME检测效果。

公开(公告)号：CN105046259B

公开(公告)日：2018-09-25

申请号：CN201510312081.3

申请日：2015-06-09

Applicant: 济南大学

Inventor： 尹建芹 ,  姚海 ,  张玲 ,  栾庆山 ,  于峻伟 ,  冯志全 ,  李金屏

IPC: G06K9/34 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于多特征融合的日冕物质抛射检测方法，通过对CME差分图像进行分割，将CME检测建模为差分图像中最亮块的分类问题；首先，将原图像转化为极坐标显示；其次，由于CME的典型表现是明亮的、纹理复杂的增强结构，因此，查找CME的最亮块，以最亮块作为图像的代表，并提取最亮块的灰度、纹理以及HOG特征；最后，以抽取的灰度特征、纹理以及HOG特征为基础，采用决策树作为基分类器，采用集成决策树完成CME的检测。实验结果表明，提出的融合多特征的CME检测算法，可以取得较好的CME检测效果。