申请/专利权人：西安邮电大学

申请日：2022-12-26

公开（公告）日：2023-05-30

公开（公告）号：CN116188760A

主分类号：G06V10/24

分类号：G06V10/24;G06V10/74;G06V10/30;G06V10/80;G06V10/36

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.06.16#实质审查的生效;2023.05.30#公开

摘要：一种基于极向空间低秩的极光图像空间尺度对齐方法。首先，根据极光在经度上的发光强弱，以最弱的经线为起点，将极光图像进行极坐标映射，实现全天空视野的极化表示。采用同一经度起点，将前后相邻帧也映射到极化空间。然后，在极向时空中，计算非局部相似度，采用渐近非局部均值算法将相似的块进行加权融合。最后，将在极向时空上具有连续性的多帧图像块嵌入到低秩正则化约束中，实现图像的尺度变化。这一方法可以用于不同站点获取的不同尺度的极光图像的空间尺度对齐，为全球观测站点联合观测极光的研究提供数据处理方法。

主权项：1.一种基于极向空间低秩的极光图像空间尺度对齐方法，其特征在于，步骤如下：步骤1：输入一组全天空极光图像，对每一帧图像进行预处理，待监测的极光图像序列经预处理得到的图像构成的序列为：X＝{fx,y,t,x,y∈Ω,t＝1,2,…T}，其中Ω表示全天空极光图像的圆形掩模区域，T表示极光图像序列的长度，x,y表示图像某一时刻t在某点的坐标；其中预处理中，在不丢失主图像信息的情况下使用最大内切圆作为掩膜来裁剪原始图像的大小，然后经过剪裁去除掩模外的多余区域步骤2：根据极光在经度上的发光强弱，以最弱的经线为起点，将极光图像进行极坐标映射，即图像任意一点由笛卡尔坐标Xx,y经过变换得到极坐标Zρ,θ，来实现全天空视野的极化表示，对于经过掩膜预处理得到的图像构成的序列，按照相邻帧的顺序访问目标图像序列的相邻帧，采用同一经度起点，将前后相邻帧也执行极坐标变换，映射到极化空间，以合并极光序列的前后帧信息，因此极光图像的重建模型被表示为如下形式： 步骤3：将经过极坐标变换后的结果作为输入，将每一帧图像都划分为重叠的子块，每个子块的空间大小和滑动窗口的步长都相同；以图像块的形式探索极光图像的时空连续性和极化特性，对于每个块，从围绕该块的本地窗口和相邻窗口中搜索并选取三种非局部相似的块，分别是空间局部邻域块，时空局部邻域块和时空非局部邻域块；步骤4：定义了一个算子ξk，分别从上述三种参考块中搜索并选定不同数量的相似块，在动态地从多张图像上选定了参考块后，根据欧几里德距离从三种邻域中获取相似度最高的块，在图像的不同邻域块之间执行非局部自相似度，并通过测量块之间相似度来估计像素之间的相似度；步骤5：采用渐进非局部平均算法，对相似块进行加权融合，以此来估计待处理的像素值，权重ωx,y由两个图像块之间的相似度计算得出，其中滤波参数h第一次使用相同的滤波参数，第二次利用第一次滤波的权值作为滤波参数，通过上述操作后极光图像的重建模型可以表示为： 步骤6：经过上述处理后图像的目标函数模型使用连续SVD低秩分解算法来计算低秩矩阵恢复，引入了一个冗余变量Mkk来模拟图像的每个维度，使得处理后图像的目标函数的重建模型可以表示为一个新的优化问题，即： 步骤7：使用ADMM算法，即将原始问题的成本函数等效地分解为多个可解决的子问题，再并行地求解每个子问题，最后将各个子问题的解进行调整以获得全局解，求解上述优化模型，并获得最终的重建图像，以此来实现不同尺度的极光图像的空间尺度对齐。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西安邮电大学 一种基于极向空间低秩的极光图像空间尺度对齐方法

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