【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于机器学习技术在空间物理领域的应用研究，具体涉及一种气辉成像等离子体泡形态自动提取方法及系统。
技术介绍
1、等离子体气泡(equatorial plasma bubbles，epbs)通常是发生在日落后低纬f区域电离层中的大尺度等离子体耗空结构，瑞利-泰勒不稳定性被认为是其产生的主要机制。此类不规则体内部等离子体密度与电离层的背景等离子体密度相比，电子密度较低，在光学仪器全天空气辉成像仪探测数据中表现为较暗的泡状结构。
2、全天空气辉成像仪(all-sky airglow imager,asai)能定点连续的观测等离子体泡大尺度二维高清结构，非常适于研究其形态特征及演化过程。利用全天空气辉成像观测数据，许多研究获取并详细分析了epbs的发生特征、形态特征和运动学特征。通过地基全天空气辉成像观测数据分析，可以获取epbs的形态特征和运动学特征。气辉成像等离子体泡形态提取是等离子体泡形态学和运动学特征研究的关键。但是现有epbs特征提取方法，主要是通过人眼甄别epbs形态，并人工完成不同时刻气辉图像纬向强度信息比对或keogram图暗区特征点拟合，以提取运动学特征。人工处理方法无法实现epbs形态自动化提取，在处理大量观测数据时，该方法不仅效率低下，耗时费力，存在主观性，而且难以应对大量气辉图像的分析处理。因此，为了提高气辉成像等离子体泡研究效率，非常需要一种自动提取等离子体泡形态的技术。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于，克服气辉成像等离子体泡形态人工
2、为解决上述技术问题，本专利技术的技术方案所提供的气辉成像等离子体泡形态自动提取方法，包括：
3、采集包含等离子体泡的原始气辉成像图像数据，并进行预处理；
4、将预处理后的气辉成像图像数据输入预先建立和训练好的等离子体泡形态提取模型，以提取气辉成像图像数据中包含等离子体泡的区域；
5、所述等离子体泡形态提取模型以deeplabv3plus语义分割模型作为分割等离子体泡区域的网络模型架构，以提升语义分割的性能。
6、作为上述方法的一种改进，所述等离子体泡形态提取模型的输入为气辉成像图像数据，输出为0-1二值化灰度图像，其中1表示等离子体泡，0表示背景区域。
7、作为上述方法的一种改进，所述预处理的过程包括：对原始气辉成像图像数据依次进行图像增强处理、方位校正处理、去星光处理、掩膜裁剪处理和畸形矫正处理，以获取预处理后的气辉成像图像数据。
8、作为上述方法的一种改进，所述图像增强处理的过程包括：对原始气辉成像图像数据进行亮度拉伸，并调整灰度值，以增强图像的对比度，凸显等离子体泡。
9、作为上述方法的一种改进，所述调整灰度值的过程包括：计算经亮度拉伸后的气辉成像图像数据的灰度直方图；计算灰度直方图的累积直方图；获取累积直方图中像素比例小于第一阈值和大于第二阈值的像素值，将像素比例小于第一阈值的像素值映射为0，像素比例大于第二阈值的像素值映射为255；对其余像素值做线性映射，根据映射关系循环输出每一个像素值的灰度级，进而获得调整灰度后的气辉成像图像数据。
10、作为上述方法的一种改进，所述方位校正处理的过程包括：将经图像增强处理后的气辉成像图像数据进行旋转，使其地理南北极走向与直角坐标系吻合，正北向上。
11、作为上述方法的一种改进，所述掩膜裁剪处理的过程包括：以经去星光处理后的气辉成像图像数据的中心为原点，进行圆形掩膜剪裁，保留圆形掩膜内的图像数据。
12、作为上述方法的一种改进，所述畸形矫正处理的过程包括：识别经掩膜裁剪处理后的气辉成像图像数据中的星点；基于所述星点在历史星图中的坐标，对气辉成像图像数据进行畸形校正，并拟合获取所述星点的图像像素坐标到地理坐标的投影。
13、作为上述方法的一种改进，所述方法还包括：等离子体泡形态提取模型训练步骤，包括：
14、对采集的原始气辉成像图像数据进行预处理；
15、对预处理后的气辉成像图像数据，进行人工筛选和标记，并基于五折交叉验证，划分为训练集和验证集；其中，所述标记利用开源软件labelme；将每幅图像中等离子体泡区域的像素点标注为1，背景区域的像素点标注为0，得到该图像相应的标注结果，其形式为0-1二值化灰度图像；
16、将训练集和验证集分别输入等离子体泡形态提取模型进行训练，待满足训练验证要求得到训练好的等离子体泡形态提取模型；
17、所述训练验证的过程包括：
18、设定图像中等离子体泡区域的像素为正样本，背景区域的像素为负样本，计算等离子体泡形态提取模型的二分类交叉熵损失函数l：
19、
20、其中，yi是等离子体泡形态提取模型对第i个像素的预测标签，ti是第i个像素的真实标签；
21、通过调参以降低损失函数l，当损失函数l到达收敛状态则停止训练，得到训练好的等离子体泡形态提取模型。
22、为实现本专利技术的另一目的，本专利技术还提供一种气辉成像等离子体泡形态自动提取系统，包括：
23、预处理模块，用于采集包含等离子体泡的原始气辉成像图像数据，并进行预处理；和
24、等离子体泡形态提取模型，用于提取预处理后的气辉成像图像数据中包含等离子体泡的区域；
25、其中，所述等离子体泡形态提取模型以deeplabv3plus语义分割模型作为分割等离子体泡区域的网络模型架构，以提升语义分割的性能。
26、相较于现有技术，本专利技术的优点在于，本专利技术构建基于深度学习技术的气辉成像等离子体泡形态自动提取方法和系统，实现从长时间序列的观测数据中自动快速、准确地提取等离子体泡轮廓，满足电离层研究人员对长时间大样本量的统计分析需求。
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1.一种气辉成像等离子体泡形态自动提取方法，包括：
2.根据权利要求1所述的气辉成像等离子体泡形态自动提取方法，其特征在于，所述等离子体泡形态提取模型的输入为气辉成像图像数据，输出为0-1二值化灰度图像，其中1表示等离子体泡，0表示背景区域。
3.根据权利要求1所述的气辉成像等离子体泡形态自动提取方法，其特征在于，所述预处理的过程包括：对原始气辉成像图像数据依次进行图像增强处理、方位校正处理、去星光处理、掩膜裁剪处理和畸形矫正处理，以获取预处理后的气辉成像图像数据。
4.根据权利要求3所述的气辉成像等离子体泡形态自动提取方法，其特征在于，所述图像增强处理的过程包括：对原始气辉成像图像数据进行亮度拉伸，并调整灰度值，以增强图像的对比度，凸显等离子体泡。
5.根据权利要求4所述的气辉成像等离子体泡形态自动提取方法，其特征在于，所述调整灰度值的过程包括：计算经亮度拉伸后的气辉成像图像数据的灰度直方图；计算灰度直方图的累积直方图；获取累积直方图中像素比例小于第一阈值和大于第二阈值的像素值，将像素比例小于第一阈值的像素值映射为0，像素比例大于
6.根据权利要求3所述的气辉成像等离子体泡形态自动提取方法，其特征在于，所述方位校正处理的过程包括：将经图像增强处理后的气辉成像图像数据进行旋转，使其地理南北极走向与直角坐标系吻合，正北向上。
7.根据权利要求3所述的气辉成像等离子体泡形态自动提取方法，其特征在于，所述掩膜裁剪处理的过程包括：以经去星光处理后的气辉成像图像数据的中心为原点，进行圆形掩膜剪裁，保留圆形掩膜内的图像数据。
8.根据权利要求3所述的气辉成像等离子体泡形态自动提取方法，其特征在于，所述畸形矫正处理的过程包括：识别经掩膜裁剪处理后的气辉成像图像数据中的星点；基于所述星点在历史星图中的坐标，对气辉成像图像数据进行畸形校正，并拟合获取所述星点的图像像素坐标到地理坐标的投影。
9.根据权利要求1所述的气辉成像等离子体泡形态自动提取方法，其特征在于，所述方法还包括：等离子体泡形态提取模型训练步骤，包括：
10.一种气辉成像等离子体泡形态自动提取系统，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种气辉成像等离子体泡形态自动提取方法，包括：
2.根据权利要求1所述的气辉成像等离子体泡形态自动提取方法，其特征在于，所述等离子体泡形态提取模型的输入为气辉成像图像数据，输出为0-1二值化灰度图像，其中1表示等离子体泡，0表示背景区域。
3.根据权利要求1所述的气辉成像等离子体泡形态自动提取方法，其特征在于，所述预处理的过程包括：对原始气辉成像图像数据依次进行图像增强处理、方位校正处理、去星光处理、掩膜裁剪处理和畸形矫正处理，以获取预处理后的气辉成像图像数据。
4.根据权利要求3所述的气辉成像等离子体泡形态自动提取方法，其特征在于，所述图像增强处理的过程包括：对原始气辉成像图像数据进行亮度拉伸，并调整灰度值，以增强图像的对比度，凸显等离子体泡。
5.根据权利要求4所述的气辉成像等离子体泡形态自动提取方法，其特征在于，所述调整灰度值的过程包括：计算经亮度拉伸后的气辉成像图像数据的灰度直方图；计算灰度直方图的累积直方图；获取累积直方图中像素比例小于第一阈值和大于第二阈值的像素值，将像素比例小于第一阈值的像素值映射为0，像素比例大于第二阈值的像素值映...
【专利技术属性】
技术研发人员：钟佳，邹自明，吴坤，佟继周，
申请(专利权)人：中国科学院国家空间科学中心，
类型：发明
国别省市：
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