Meteor tracking via local pattern clustering in spatio-temporal domain

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F16%3A00305616" target="_blank" >RIV/68407700:21230/16:00305616 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://dx.doi.org/10.1117/12.2237649" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1117/12.2237649</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1117/12.2237649" target="_blank" >10.1117/12.2237649</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Meteor tracking via local pattern clustering in spatio-temporal domain

Popis výsledku v původním jazyce

Reliable meteor detection is one of the crucial disciplines in astronomy. A variety of imaging systems is used for meteor path reconstruction. The traditional approach is based on analysis of 2D image sequences obtained from a double station video observation system. Precise localization of meteor path is difficult due to atmospheric turbulence and other factors causing spatio-temporal fluctuations of the image background. The proposed technique performs non-linear preprocessing of image intensity using Box-Cox transform as recommended in our previous work. Both symmetric and asymmetric spatio-temporal differences are designed to be robust in the statistical sense. Resulting local patterns are processed by data whitening technique and obtained vectors are classified via cluster analysis and Self-Organized Map (SOM).

Název v anglickém jazyce

Meteor tracking via local pattern clustering in spatio-temporal domain

Popis výsledku anglicky

Reliable meteor detection is one of the crucial disciplines in astronomy. A variety of imaging systems is used for meteor path reconstruction. The traditional approach is based on analysis of 2D image sequences obtained from a double station video observation system. Precise localization of meteor path is difficult due to atmospheric turbulence and other factors causing spatio-temporal fluctuations of the image background. The proposed technique performs non-linear preprocessing of image intensity using Box-Cox transform as recommended in our previous work. Both symmetric and asymmetric spatio-temporal differences are designed to be robust in the statistical sense. Resulting local patterns are processed by data whitening technique and obtained vectors are classified via cluster analysis and Self-Organized Map (SOM).

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

JA - Elektronika a optoelektronika, elektrotechnika

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/GA14-25251S" target="_blank" >GA14-25251S: Nelineární obrazové systémy s prostorově variantní bodovou rozptylovou funkcí</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2016

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Applications of Digital Image Processing XXXIX

ISBN

978-1-5106-0333-2

ISSN

0277-786X

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

9

Strana od-do

—

Název nakladatele

SPIE

Místo vydání

Bellingham

Místo konání akce

San Diego, California

Datum konání akce

29. 8. 2016

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

000390023100079