本发明设计了一种基于自组织神经网络(SOBS)的背景差分法来检测日冕物质抛射(Coronal Mass Ejection，CME)，由于CME是一种运动的状态，因此可以通过运动目标检测算法中的背景建模与前景检测的方法来提取出运动目标CME。主要步骤包括：首先，获取某个时间段的CME视频序列，将该视频转化为一帧一帧的图像；然后，对获得的日冕图像进行预处理，包括降噪，将图像转换到极坐标系等；接着，利用SOBS算法建立背景模型，得到初步的运动前景目标；最后，利用形态学方法对得到的前景目标进行再处理，得到最终的CME目标。本发明利用SOBS算法来检测CME，提升了检测的速度，检测效果也比较好。
本发明设计了一种基于改进的混合高斯模型日冕物质抛射(Coronal Mass Fjection，CME)的检测方法，由于日冕物质抛射是一种运动的过程，我们可以人为CME的检测是一种复杂背景上(太阳冕流)的运动目标(CME)检测。采用SOHO卫星上的大视角分光日冕仪(LASCO)观测的日冕序列图像作为研究对象，主要步骤包括：对日冕序列图像的预处理、改进的混合高斯模型、CME的检测。LASCO C2得到的日冕图像进行预处理，包括降噪，将图像转换到极坐标系等；接着，利用混合高斯背景模型和四帧差分法分别得到初步的运动前景目标；最后，利用形态学方法对得到的前景目标进行再处理，得到最终的CME本发明利用改进的混合高斯模型检测CME，将传统混合高斯模型法与和四帧差分分法结合，改善了传统的混合高斯模型检测速度慢，对光照突变太敏感等问题，提升了检测的速度，检测效果也比较好。
