太阳黑子低对比度特征识别

发布时间：2020-10-18 12:41

　　 太阳是位于太阳系中心的恒星,对地球生物有着巨大的影响。太阳光球层是太阳大气的最低的一层,但是其亮度分布不均匀,在太阳光球层上,宁静区包含的是米粒组织,而活动区包含黑子、光斑等。本文的研究对象就是在黑子上的低对比度特征,即本影点。本影点是在太阳黑子本影上观察到的小的亮的独立的点,几乎在所有的本影中都可以观测到这些亮的特征,它们是黑子内部存在的对流现象。研究黑子本影点对于理解强磁场下的对流运动和等离子体之间的相互作用以及分析太阳黑子的形成机制是很重要的。而到目前为止,现在已有的识别方法大都是基于强度和梯度的方法。然而,由于黑子本影点本身的亮度低、强度小、梯度小以及边缘不清晰的特点,传统的基于强度和梯度的方法难以精确地识别出黑子本影点。因此,为了克服上述提到的识别本影点方法的局限性,并提高识别黑子本影点的准确性,我们提出了一个基于相位一致性的方法对黑子本影点进行提取和识别。本文所选用的两组数据是由Hinode太阳光学望远镜(Solar Optical Telescope,简称SOT)于2007年3月2日获得的一组高分辨率的太阳图像和云南天文台抚仙湖观测站新一代太阳真空望远镜(New Vacuum Solar Telescope,简称NVST)观测得到的太阳高分辨率图像来阐述所提算法。识别本影的过程包括:(1)首先,根据已有文献所提出的技术识别出黑子的本影-半影边界,为了能够更好地展示黑子本影内部的结构和保证实验的准确性,我们调整了原始图像的灰度级,并根据识别出来的本影-半影的边界,扣除了黑子本影以外的特征,包括米粒和半影纤维等,只保留了本影区域用于后面的实验;(2)其次,利用相位一致性识别出黑子本影点。最后,我们研究本影点的统计特征并与已有文献对比来验证所提方法的准确性。本文选用了两种方法来证明所提算法的准确性和有效性。首先,第一种方法是本文选取了目前已存在的识别太阳黑子本影点特征的方法与本文所提算法进行对比试验,并将识别结果相对比,来证明此方法有效性;其次,另一种方法是对识别出来的黑子本影点的特征进行统计分析,包括等效直径、生命期、水平速度、强度、大小等,然后与已有文献中的统计结果进行比较,从而证明本文所提算法的准确性。通过实验结果可以发现,比起传统的基于强度和梯度识别黑子本影点的方法,本文所提出的基于相位一致性识别太阳黑子本影点的算法能够有效并准确地识别和提取黑子本影点,并且研究的黑子本影点的统计特征能够很好地与目前已存在的文献中的结果相吻合,这进一步证明了基于相位一致性识别黑子本影点方法的准确性和有效性。为进一步研究太阳黑子提供了保障和支持。
【学位单位】：昆明理工大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2017
【中图分类】：P182.41;TP391.41
【部分图文】：

太阳是位于太阳系中心的恒星，并且对地球生物有着巨大的影响。太阳的结??构从内到外依次是日核、辐射区、对流层和大气层。而大气层又分为三种，分别??是光球、色球和日冕，其他的还包括太阳黑子及日珥。具体结构如图１．１．所示。??光球??■：肅??丨＇：太，：．：＇?：??图１．１太阳结构图??太阳光球层是太阳大气的最低的一层，但是从图中可以看出，亮度分布并不??均匀，在太阳光球层上，宁静区包含的是米粒组织，而活动区包含黑子、光斑等。??而我们要研宄的对象就是在黑子上的低对比度特征，即本影点，如图１．２中的红??色方框标示。本影点是黑子内部存在的对流现象，是在太阳黑子的本影上观察到??的小的亮的独立的点，我们几乎在所有的本影中都可以观测到它们。本影点对于??维持黑子的能量平衡起着重要的作用，研宄黑子本影点对于理解强磁场下的对流??运动和等离子体的相互作用以及分析黑子的形成机制是很重要的。而且详细研宄??

第一章绪论??统计特征［６］，例如大小、形状、速度、强度、生命期等，对于理解本影点的物理??特性是很重要的。图１．２给出了?一幅关于黑子的图像，这个图像的区域是６００＊６００，??可以看到其中包括了一个完整的黑子结构，图中比较黑的部分是黑子的本影区域，??外围的条状的部分是黑子的半影区域，半影区域外边较亮的的部分是米粒组织。??图中红色方框标识了本影区域中的低对比度特征＿本影点，从图中可以看出，本影??点的亮度很低，梯度小，边缘不清晰，很多本影点用肉眼根本识别不出来，并且其??周围背景亮度也极低。??图１．２?—个完整的黑子图像，选择的区域是６００＊６００。图中比较黑的部分是黑子的本影??区域，外围的条状的部分是黑子的半影区域，半影区域外边较亮的是米粒组织。图中红色??方框标识了三个本影区域中的低对比度特征－本影点。??我们根据图１．２画出一幅关于图像的的强度图（在Ｙ＝３００处的一条直线的强??度图），如图１．３所示，图１．３中红色方框圈出来的地方，代表的是黑子本影区域??

昆明理工大学硕士学位论文??的强度，图中红色方框区域两边的强度值明显高于红色方框区域的值，强度最高??的是米粒组织，比它稍低点的是半影区域中的亮点。从图１．３可以得到结论：本??影点的亮度很低，并且其周围背景亮度也极低，梯度很小，边缘不清晰等特点，??这是导致识别本影点困难的主要原因之一。??７００＊?．?１?Ｂ?！?１?—ａ??ｓｏｏ?－?．?Ｉ?）??２００?－?ｌｌ?？??ｙ?■??ｏｂ?１?１?ａ?１?１?ｓｉ??０?１００?２００?３００?４００?５００?６００??图１．３图１．２在Ｙ＝３００处得到的强度图，其中包括本影点、米粒和半影纤维的强度。??其中，横坐标代表的是位置，纵坐标代表的是相应位置对应的亮度，图中红色方框圈出来??的地方，代表的是黑子本影区域的强度。??１．２研究的主要内容??通常可以用来识别图像特征的技术包括：阈值技术、区域増长及边缘检测等，??这些方法大都是基于强度或梯度阈值的方法＋Ｈ１。这些方法主要包括以下步骤：??首先，定义出本影区域；其次，识别本影点；再次，将本影点划分为中心本影点??和外围本影点。目前，这些基于强度和梯度阈值的传统方法仍然存在许多问题，??比如难以精确地识别本影点
【参考文献】

相关期刊论文 前5条

1 Zhong Liu;Jun Xu;Bo-Zhong Gu;Sen Wang;Jian-Qi You;Long-Xiang Shen;Ru-Wei Lu;Zhen-Yu Jin;Lin-Fei Chen;Ke Lou;Zhi Li;Guang-Qian Liu;Zhi Xu;Chang-Hui Rao;Qi-Qian Hu;Ru-Feng Li;Hao-Wen Fu;Feng Wang;Men-Xian Bao;Ming-Chan Wu;Bo-Rong Zhang;;New vacuum solar telescope and observations with high resolution[J];Research in Astronomy and Astrophysics;2014年06期

2 罗斌;涂铮铮;郭玉堂;;基于运动信息和相位一致性的运动目标提取[J];系统仿真学报;2008年01期

3 肖鹏峰;冯学智;赵书河;邓敏;佘江峰;;一种基于相位一致的高分辨率遥感图像特征检测方法[J];遥感学报;2007年03期

4 欧阳鑫玉,赵楠楠,宋蕾,谢元旦;图像分割技术的发展[J];鞍山钢铁学院学报;2002年05期

5 罗希平;田捷;诸葛婴;王靖;戴汝为;;图像分割方法综述[J];模式识别与人工智能;1999年03期

相关硕士学位论文 前4条

1 陈宇超;NVST多通道高分辨观测系统软件设计和实现[D];中国科学院研究生院(云南天文台);2015年

2 陈洁;基于形态学和分水岭算法的数字图像分割研究[D];长安大学;2012年

3 石扬;基于相位信息的图像边缘检测算法研究[D];大连理工大学;2007年

4 甘金来;图像边缘检测算法的比较研究[D];电子科技大学;2005年

本文编号：2846314