| 基于形态学成分分析的静态极光图像分类算法 |
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| 引用本文： | 付蓉,李洁,高新波.基于形态学成分分析的静态极光图像分类算法[J].光子学报,2010,39(6). |
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| 作者姓名： | 付蓉 李洁 高新波 |
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| 作者单位： | 1. 西安电子科技大学,电子工程学院,西安,710071;西安工程大学,计算机科学学院,西安710048
2. 西安电子科技大学,电子工程学院,西安,710071 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金，和中国气象局公益性行业(气象)科研专项经费项目 |
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| 摘 要： | 为了解决海量极光图像手工分类效率低下的问题,提出一种静态极光图像自动分类系统,使用形态学成分分析将极光纹理从复杂背景中分离出来,从纹理中提取特征并利用支持向量机进行分类.实验结果表明:该算法分类正确率较之于传统方法均提高约10%,当分类器支持向量机+线性核函数时,分类速度最快,最适合于海量数据的处理.
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| 关 键 词： | 图像分类 形态学成分分析 支持向量机 日侧冕状极光 |
Static Aurora Images Classification Based on Morphological Component Analysis |
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| FU Rong,LI Jie,GAO Xin-Bo.Static Aurora Images Classification Based on Morphological Component Analysis[J].Acta Photonica Sinica,2010,39(6). |
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| Authors: | FU Rong LI Jie GAO Xin-Bo |
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