分类: 天文学 >> 天文学 提交时间: 2018-05-17 合作期刊: 《天文研究与技术》
摘要: 不同太阳观测站间存在观测时间、观测范围、观测设备等差异,为了方便科学研究,有必要找到不同观测站间太阳图像自动配准与定位的方法。提出了基于尺度不变特征点匹配的太阳磁场图像配准与定位方法。首先,对原始图像进行对比度增强、降采样等预处理;其次,采用尺度不变特征检测算法提取两图的尺度不变特征点;然后,寻找同名点的方法对两幅图像特征点进行粗配准和粗定位;最后,基于粗定位区域实现太阳磁场图像的精确配准和定位。开展了不同时段磁场图像的配准和定位实验,对匹配点对数、匹配准确率、匹配误差等参数进行了定量分析,实验结果表明,该方法可以自动、准确、快速地实现太阳磁场图像的配准与定位。
分类: 天文学 >> 天文学 提交时间: 2018-05-15 合作期刊: 《天文研究与技术》
摘要: 太阳黑子与耀斑的爆发存在紧密联系,因此及时准确地检测全日面图像中的太阳黑子可以为耀斑的预报提供依据。基于深度学习框架的LeNet-5卷积神经网络实现了一种太阳黑子自动检测方法,主要步骤包括:制作太阳黑子样本库、训练全卷积神经网络模型Sunspotsnet、检测和标记全日面像中的太阳黑子。实验结果表明,该方法可以识别SDO/HMI的全日面连续谱图像上各种类型的黑子,尤其是较弱的磁孔(0.88倍平均光球强度),采用基于深度学习的方法检测太阳黑子是可行的,训练的Sunspotsnet网络模型可以快速有效地应用在太阳黑子的检测上。