冕环的自动检测算法和宽度统计分析

发布时间：2021-09-04 01:59

　　冕环是日冕结构的重要组成部分,对冕环的尺寸及形态学的研究有助于我们更好地认识冕环的内部结构,同时也为进一步理解日冕构造、日冕活动区演化、日冕加热、日冕磁场和日冕等离子体属性等相关问题提供线索.本文以冕环的自动检测算法和基于自动检测算法的冕环宽度统计为研究目标,首先,提出了一种有效的基于匹配滤波和非锐化掩模增强的冕环自动检测算法.其次,使用所提出的算法对太阳动力学天文台（Solar Dynamics Observatory, SDO）的大气成像组件（Atmospheric Imaging Assembly, AIA）的图像和高分辨率日冕成像仪（Highresolution Coronal Imager, Hi-C）的图像中的冕环进行检测,并将检测结果与目前性能表现较优的算法——Oriented Coronal Curved Loop Tracing（OCCULT）的检测结果进行对比,以说明本文算法能检测到更多的冕环.进一步地,获得所有检测到的冕环的主轴和其局部方向,提取、计算和统计分析了它们的横切面轮廓宽度.最后,得到如下结论:（1）本文的冕环检测算法优于现存的性能较优的冕环检测算法OC... 

【文章来源】：科学通报. 2020,65(08)北大核心EICSCD

【文章页数】：14 页

【部分图文】：

(网络版彩色)原始试验数据及它们的双通滤波结果.(a)Hi-C的原始图像;(b)AIA/SDO的原始图像;(c)(a)通过7个像元尺寸为[nsm1,nsm2]的双通滤波器后的结果;(d)(b)通过7个像元尺寸为[nsm1,nsm2]的双通滤波器后的结果

显然,图1(a)和(b)的原始日冕图像中包含了大量冕环.虽然这些冕环像素的强度相比其领域像素的强度要高,但是冕环与冕环之间没有很清晰的边界,而且许多冕环聚集在一起形成大量难以分割的环簇.特别地,在冕环足点附近,由于图像强度较高,干扰结构较强冕环之间的边界更加难以区分.正是由于以上这些特点,常用的图像分割方法很难从原始日冕图像中自动和高效地检测出冕环.尽管前面所述的双通滤波器可以增强特定像元宽度的冕环(如图1(c)和(d)),但是要从这些增强的图像中分割出每一根独立的冕环并进行宽度自动统计还是比较困难(需要说明的是,图1(a)和(b)原始图像中的高亮条带表示冕环,而图1(c)和(d)双通滤波器图像中,为了与OCCULT算法进行对比,图像进行了反色,即条带表示冕环).根据文献[7～11]可知,大部分的冕环横切面轮廓较好地符合高斯型结构,且对于每一条独立的冕环,虽然其可能有一定的弯曲半径,但是沿着其扩展方向,其横切面宽度变化很小.因此,首先使用分段线性化的二维高斯函数构造每一条独立的冕环(图3显示了一条独立冕环的分段线性化模型),而对于每一个分段线性化的部分,其二维高斯函数如下:

如图3所示,较粗的实线表示一条独立的冕环,其由15个分段线性化的部分组成,而对于每一个分段线性化的部分,L为分段线性化的长度,x为分段线性化的冕环水平方向上的坐标到其中心的距离,σ与分段线性化的冕环的半宽有关.显然,通过式(1)可以获得一个冕环段的函数形式.而对于冕环检测,目的是将所有的冕环结构(大量的冕环段)从图像中分割出来.换言之,如果能够把已知函数形式(式(1))的冕环的函数值相比于干扰结构进一步增强,就容易把冕环从图像中分割出来.

【参考文献】：
博士论文
[1]太阳爆发事件和日冕加热中磁拓扑的研究[D]. 杨凯.南京大学 2018



本文编号：3382327