[发明专利]一种基于方形网格结构的太阳活动目标检测方法

摘要

本发明公开了一种基于方形网格结构的太阳活动目标检测方法，属于天文技术和图像处理技术领域。本发明包括如下步骤：图像归一化：降低原有图像的灰度等级；定义方形网格结构，并划分图像；建立存储网格图像的直角坐标系，并对网格单元降维并存储；利用直方图阈值法估计初始阈值；使用最小外界矩形作为工具修正阈值，得到梯度阈值；识别目标区域，隐藏背景区域；目标区域分割和保存。本发明相对于现有技术，实现了多种类型的太阳活动的图像分割，也为解决海量天文数据存储的难题提供了一种可行办法。

主权项

1.一种基于方形网格结构的太阳活动目标检测方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1：对原始太阳图像进行归一化处理；步骤2：采用定义的网格结构对图像进行网格划分；步骤3：建立存储网格图像的直角坐标系，对图像降维和存储，过程如下：原始图像采用四维数组存储，结构如下：Block(pixel_row,pixel_col,cell_row,cell_col)其中，pixel_row表示灰度单元所在的行数，pixel_col表示灰度单元所在的列数，cell_row表示网格单元所在的行数，cell_col表示网格单元所在的列数；降维处理，采用三维数组存储图像，结构如下：Block(pixel_row,pixel_col,index)其中，pixel_row表示灰度单元所在的行数，pixel_col表示灰度单元所在的列数，index表示网格单元在一维空间中的坐标；步骤4：利用直方图阈值法确定初始阈值；步骤5：使用最小外接矩形作为工具修正阈值，得到梯度阈值，具体过程如下：根据上述方形网格结构以及初始阈值T₀，对每个网格单元进行分割，利用网格单元的最小外接矩形修正阈值，即若最小外接矩形面积与图像面积的比值是α，若α≤area_threshold，设定新的阈值T₁，T₁<T₀，若α＞area_threshold，设定新的阈值T₂，T₂>T₀，其中其中确定初始阈值的过程如下：基于人眼的视觉特征，对整张图像划分为不可见的背景区域、可见区域中的较暗区域、可见区域中的较亮区域，对应的灰度区间分别为0～99，100～150，151～255，建立灰度直方图，直方图阈值法统计确定初始阈值T0为160～185；步骤6：识别和分离目标区域，将背景区域隐藏，过程如下：首先，逐个统计每个网格Block(pixel_row,pixel_col,index)中大于阈值T的像素个数num，T＝T1，或T＝T2，若num≥num_threshold，保留目标区域，设置网格单元Block(pixel_row,pixel_col,index)所有像素值为255，其中num_threshold取经验阈值0.15；然后，统计所有连通的网格单元的密度density，指连通的网格单元的面积求和与连通区域最小外接矩形面积的比值，若density≤density_threshold，删除背景区域，即将这些满足条件的网格单元Block(pixel_row,pixel_col,index)的所有像素值设为0，其中density_threshold取值0.5；最后，用最小外接矩形标注出目标区域，其中最小外接矩形的求解建立在方形网格结构的基础上，首先要求出目标区域的边界处的缝隙码：{(u0,v0)d0d1d2…dn‑1}其中，Pk∈{P0,P1,P2…Pn‑1}存储每个凸点的坐标值，P0＝(u0,v0)表示起始点的坐标，n表示目标区域最外围的像素边的个数；d0表示起点P0向第二个凸点P1移动的方向，d1表示凸点P1向第三个凸点P2移动的方向，dn‑1表示凸点Pn‑1向起始点P0移动的方向，d0，d1，…dn‑1∈{0,1,2,3}，其中{0,1,2,3}分别对应移动方向为向右、向上、向左和向下，由缝隙码进而求出目标区域的最小外接矩形的四个顶点坐标；步骤7：分割和保存目标区域。