分类： 天文学 >> 天文仪器与技术 提交时间： 2018-06-21 合作期刊: 《天文研究与技术》
摘要： 在太阳观测研究中，高分辨图像与全日面像的配准是一项非常有意义的工作，但由于他们之间存在着旋转、缩放和平移，因此很难高精度地进行匹配。提出一种结合局部统计信息和控制点匹配的图像配准方法，核心思想为将视场等间隔划分为大量重叠的局部区域，通过相关匹配在全日面像上寻找对应的局部区域，然后计算每一对局部区域间的亚像元偏移，根据偏移量确定每一对特征点的坐标位置，据此作为点匹配中的特征控制点；最后根据控制点建立仿射变换的转换方程，采用最小二乘求解整个视场的转换参数，根据解出的参数重新对图像进行迭代，得到收敛后的结果并进行配准。通过对高分辨观测图像和全日面SDO/HMI连续谱图像进行配准，拟合结果的偏差在0.25” 以内。
分类： 天文学 >> 天文学 提交时间： 2018-05-28 合作期刊: 《天文研究与技术》
摘要： 太阳图像中包含了各种不同尺度、不同结构以及不同亮度的活动现象，它们都是实测太阳物理的研究目标。这些活动现象经常会使图像显示的跨度过大，导致图像暗弱细节结构被隐藏。对于地基望远镜，由于地球大气对观测数据的影响，也造成图像整体对比度下降。这些都不利于人们直观地从图像中发现感兴趣的太阳活动现象或结构特征。针对这些问题，运用直方图规定化的方法对实测太阳物理中常遇到的几类观测目标图像（太阳极紫外像，太阳光球黑子像，色球活动区像以及色球日珥像）进行处理，通过瑞利分布、双高斯分布以及三重瑞利混合分布等直方图形式实现对这几类图像的显示对比度增强。通过对空间望远镜SDO的极紫外太阳像和1m新真空太阳望远镜（New Vacuum Solar Telescope, NVST）的色球和光球像的处理展示了该方法的处理效果。结果表明,方法可以有效提高各类太阳活动现象的显示度，便于人们在研究初期发现感兴趣的活动现象。
分类： 天文学 >> 天文学 提交时间： 2017-09-26 合作期刊: 《天文研究与技术》
摘要： 在太阳观测研究中，高分辨图像与全日面像的配准是一项非常有意义的工作，但由于他们之间存在着旋转、缩放和平移，因此很难高精度地进行匹配。提出一种结合局部统计信息和控制点匹配的图像配准方法，核心思想为将视场等间隔划分为大量重叠的局部区域，通过相关匹配在全日面像上寻找对应的局部区域，然后计算每一对局部区域间的亚像元偏移，根据偏移量确定每一对特征点的坐标位置，据此作为点匹配中的特征控制点；最后根据控制点建立仿射变换的转换方程，采用最小二乘求解整个视场的转换参数，根据解出的参数重新对图像进行迭代，得到收敛后的结果并进行配准。通过对高分辨观测图像和全日面SDO/HMI连续谱图像进行配准，拟合结果的偏差在0.25” 以内。
分类： 天文学 >> 天文学 提交时间： 2017-10-20 合作期刊: 《天文研究与技术》
摘要： 高空云层导致所观测的H全日面像上覆盖有一层云污染，使得图像上的太阳活动细节变得模糊不清。为了能够实时探测云污染，并及时显示修复后的图像，采用图形处理器技术实现了一个H全日面云污染实时识别和修复系统。该系统主要在统一计算设备架构( Compute Unified Device Architecture, CUDA)环境下利用图形处理器并行实现:(1)二值化图像椭圆长短轴比值法识别重度云污染图像;(2)临边昏暗曲线中心对称法识别可修复云污染图像;(3)频域巴特沃斯低通滤波法去除云污染。通过对系统中各运算在图形处理器中花费的时间进行详细测量，发现傅里叶正反变换和频域滤波占用了图形处理器总处理时间的52.9%，是系统中最耗时的。然而，相对于1 min的观测时间间隔，约0. 7 s的总处理时间可以满足实时显示的需要。另外，通过对修复后的图像做质量评价，验证了所采用的修复算法可以有效地去除云污染，并对太阳活动细节影响较小。最后讨论了系统存在的不足和需要进行的改进。
分类： 天文学 >> 天文学 提交时间： 2017-10-20 合作期刊: 《天文研究与技术》
摘要： 我国明安图射电频谱日像仪(Mingantu Ultrawide SpEctral Radio Heliograph, MUSER)已经完成所有的硬件设备安装与调试，即将进入常规观测。为有效地保证观测数据的可用性，项目组购置了Vantage Pro自动气象站，用以实时监控观测地的气象条件变化。首先介绍了MUSER项目的基本情况，论述了在项目中气象条件的应用场景及在数据处理时对数据有效性可能造成的影响;详细介绍了Vantage Pro气象站的数据采集格式、数据交换格式以及串行通信协议;介绍了在气象数据的存储方式;最后给出了构建气象数据服务、数据归档和高效查询的方法。可以应用在望远镜自动气象监控和数据处理方面，也可以为选址的自动气象监测提供春考
分类： 天文学 >> 天文学 提交时间： 2017-10-20 合作期刊: 《天文研究与技术》
摘要： 由于光球亮点尺度小、边缘结构不明显等原因，在识别中一部分发亮的碎米粒不可避免地被误识别为亮点。采用基于划分的K-means算法和基于密度的DBSCAN算法分别清洗所有发亮结构的特征数据，拟将非亮点结构从亮点结构中剔除。首先采用LMD算法和三维联通的思想识别和跟踪亮点，然后提取亮点的7个相关度较低的特征值，包括等效直径、强度、偏心率、亮点边缘位于米粒暗径的比例、速度、运动方式和扩散系数，并在数据标准化后，采用主成分分析法根据90%的贡献率降至三维。最后采用K-means算法和DBSCAN算法对亮点数据进行清洗。实验结果表明，两种算法均能清洗非亮点结构，K-mean、算法的正确率为80% , DBSCAN算法的正确率为53%。因此，K-mean、算法能够更有效地区分亮点和非亮点结构。
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