基于显著性检测的极光弧分割算法

基于显著性检测的极光弧分割算法摘要：极光弧是极地地区的一种壮丽自然景观。对极光弧进行准确的分割和识别对于了解大气物理现象和气候变化具有重要意义。本文提出一种基于显著性检测的极光弧分割算法，通过显著性检

基于显著性检测的极光弧分割算法 摘要：极光弧是极地地区的一种壮丽自然景观。对极光弧进行准确 的分割和识别对于了解大气物理现象和气候变化具有重要意义。本文提 出一种基于显著性检测的极光弧分割算法，通过显著性检测和图像分割 相结合的方法，实现了极光弧的自动分割和提取。在实验中，使用了包 含不同类型和形状的极光弧图像，并与其他分割算法进行了比较。实验 结果表明，本文提出的算法在分割准确性和鲁棒性方面具有显著优势。 关键词：显著性检测；极光弧分割；图像分割 1.引言 极光弧作为极地地区独特的天文景观，具有高度科学研究价值。分 割极光弧图像是了解大气物理现象和气候变化的关键步骤。然而，由于 极光弧图像的复杂性和多样性，以及光照和噪声等因素的影响，传统的 图像分割算法往往难以达到理想的效果。因此，如何设计一种准确、快 速的极光弧分割算法，成为了当前的研究热点和挑战。 2.相关工作 2.1极光弧图像的特征分析 极光弧图像通常具有多样的颜色和形状，因此对图像进行特征分析 是分割算法的关键。常见的极光弧特征包括颜色特征、纹理特征和形状 特征。颜色特征是最常用的特征之一，可以通过颜色直方图、颜色梯度 等方法进行提取。纹理特征可以通过共生矩阵等方法进行提取。形状特 征可以通过边缘检测和轮廓提取等方法进行提取。 2.2图像分割算法 图像分割算法是实现极光弧分割的核心技术。传统的图像分割方法 包括基于阈值的分割、基于边缘的分割、基于区域的分割等。然而，这 些传统方法往往对极光弧图像的复杂性和多样性处理效果不佳。近年 来，基于深度学习的图像分割方法得到了广泛应用，通过学习图像的特