Название статьи:
Методы сегментации аврорального овала на изображениях (часть 1)
Авторы: Гаращенко А.А., аспирант, Институт информационных технологий и анализа данных, Иркутский национальный исследовательский технический университет, г. Иркутск, Российская Федерация,
garashchenkoaa@mail.ru Для цитирования:
Гаращенко А.А. Методы сегментации аврорального овала на изображениях (часть 1) / А.А. Гаращенко. — DOI 10.17150/2713-1734.2024.6(2).179-197. — EDN BSNSJH // System Analysis & Mathematical Modeling. — 2024. — Т. 6, № 2. — С. 179–197.
В рубрике:
МАТЕМАТИЧЕСКИЕ НАУКИ / ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
Год: 2024 Том: 6 Номер журнала: 2
Страницы: 179-197
Тип статьи: Обзорная статья
УДК: 004.932
DOI: 10.17150/2713-1734.2024.6(2).179-197
Аннотация:
В работе представлен обзор исследований, проведенных в период с 2007 по 2014 г., по сегментации аврорального овала на изображениях. В качестве исходных данных использовались карты полного неба и изображения в ультрафиолетовом спектре. Рассматривались следующие методы: модифицированная версии алгоритма изолирующей карты контур-метка, метод рандомизированного преобразования Хафа на основе линейного метода наименьших квадратов (LLS-RHT), методы на основе нейронной сети с импульсной связью (PCNN), гистограмм k-средних, адаптивного определения порога минимальной ошибки (AMET), алгоритм кластеризации нечетких локальных информационных c-средних (FLICM), метод установки уровней с инициализацией формы и адаптацией к интенсивности.
Ключевые слова: авроральные возмущения, авроральный овал, сегментация изображений
Информация о статье: Дата поступления: 27 февраля 2024 г.; дата принятия к публикации: 23 мая 2024 г.; дата онлайн-размещения: 19 июня 2024 г.
Список цитируемой литературы: - Syrjäsuo M., Donovan E.F., Qin X., Yang Y.-H. Automatic Classification of Auroral Images in Substorm Studies. In Syrjäsuo M., Donovan E.F. (eds). Proceedings of the Eighth International Conference on Substorms (ICS-8). University of Calgary, Alberta, Canada, 2007, pp. 309-313.
- Shiffman S., Rubin G.D., Napel S. Medical Image Segmentation Using analysis of Isolable-contour Maps. IEEE Transactions on Medical Imaging, 2000, vol. 19, no. 11, pp. 1064-1074. DOI: 10.1109/42.896782.
- Cao C., Newman T. S., Germany G. A. New Shape-based Auroral Oval Segmentation Driven by LLS-RHT. Pattern Recognition, 2009, vol. 42, no. 5, pp. 607-618.
- Li X., Ramachandran R., He M., Movva S., Rushing J. [et al.]. Comparing Different Thresholding Algorithms for Segmenting Auroras. International Conference on Information Technology: Coding and Computing, 2004. Proceedings. ITCC 2004. IEEE, 2004. Vol. 2, pp. 594-601.
- Eckhorn R., Bauer R., Jordan W., Brosch M., Kruse W. [et al.]. Coherent Oscillations: a Mechanism of Feature Linking in the Visual Cortex? Multiple Electrode and Correlation Analyses in the Cat. Biological Cybernetics, 1988, vol. 60, pp. 121-130. DOI 10.1007/BF00202899.
- Eckhorn R., Arndt M., Dicke P.W., Reitboeck H.J. Feature Linking via Synchronization among Distributed Assemblies: Simulations of Results from Cat Visual Cortex. Neural Computation, 1990, vol. 2, no. 3, pp. 293-307. DOI: 10.1162/neco.1990.2.3.293.
- Johnson J.L. Time Signatures of Images. Proceedings of 1994 IEEE International Conference on Neural Networks (ICNN'94). IEEE, 1994. Vol. 2, pp. 1279-1284.
- Germany G.A., Parks G., Ranganath H., Elsen R., Richards P.G. [et al.]. Analysis of Auroral Morphology: Substorm Precursor and Onset on January 10, 1997. Geophysical Research Letters, 1998, vol. 25, no. 15, pp. 3043-3046. DOI: 10.1029/98GL01220.
- Ranganath H.S., Kuntimad G. Image Segmentation Using Pulse Coupled Neural Networks. Proceedings of 1994 IEEE International Conference on Neural Networks (ICNN'94). IEEE, 1994. Vol. 2, pp. 1285-1290. DOI: 10.1109/ICNN.1994.374369.
- Hung C. C., Germany G. K-means and Iterative Selection Algorithms in Image Segmentation. IEEE Southeastcon. 2003.
- Kittler J., Illingworth J. Minimum Error Thresholding. Pattern Recognition, 1986, vol. 19, no. 1, pp. 41-47. DOI: 10.1016/0031-3203(86)90030-0.
- Qian W. Extraction of Auroral oval Boundaries from UVI Images: A New FLICM Clustering-based Method and its Evaluation. Advances in Polar Science, 2011, vol. 22, no. 3, pp. 184-191.
- Krinidis S., Chatzis V. A Robust Fuzzy Local Information C-Means Clustering Algorithm. IEEE Transactions on Image Processing, 2010, vol. 19, no. 5, pp. 1328-1337. DOI: 10.1109/TIP.2010.2040763.
- Yang X., Gao X., Li J., Han B. A Shape-Initialized and Intensity-Adaptive Level Set Method for Auroral Oval Segmentation. Information Sciences, 2014, vol. 277, pp. 794-807. DOI: 10.1016/j.ins.2014.03.014.
- Gao X., Wang B., Li X., Tao D. A Relay Level Set Method for Automatic Image Segmentation. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, 2010, vol. 41, no. 2, pp. 518-525. DOI: 10.1109/TSMCB.2010.2065800.
- Li C., Gui Ch., Xu Ch., Fox M.D. Level Set Evolution without Re-initialization: a New Variational Formulation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR'05). IEEE Computer Society Conference. IEEE, 2005. Vol. 1, pp. 430-436. DOI: 10.1109/CVPR.2005.213.