全天相机云图在天文观测领域具有重要价值,但云图所含噪声会造成不良影响。本文先后分析了星光噪声、月光噪声、日光噪声、雷电噪声、反光噪声和特殊噪声等,并总结出不同类型噪声的分布、区域大小等方面的特点,最后结合与云层的相对位置关系提出了边界阈值法、时间轴法、反比例线性变换等8种图像处理去噪算法,并形成一个完整的去噪系统。通过实验对不同的算法加以比较,得出不同噪声情况下的最佳去噪方案。实验结果表明,该系统可以有效去除常见噪声,基本保持云层和天空的信息完整性,可简单便捷实现云图去噪。 |
submitted time 2019-09-18 From cooperative journals:《天文研究与技术》 Hits1663, Downloads807, Comment 0
经过十余年的不断建设和发展,中国虚拟天文台(China-VO)已成为支撑天文学观测、研究、教学的重要技术和资源平台。随着多信使天文学和时域天文学时代的到来,虚拟天文台也需要升级自身的核心能力,以给天文工作者提供更精准的服务和技术支撑。为此,中国虚拟天文台团队结合天文学的发展方向和信息技术发展趋势梳理了一份核心技术需求清单,并以问卷的形式针对领域内专家和用户开展了调研。通过对调研结果的统计和分析,中国虚拟天文台明确了未来一段时期的主要努力方向和目标,计划采用平台化的开发模式,并开放第三方开发接口,以吸引更多感兴趣的开发者基于虚拟天文台资源做出实用的工具,更好地实现资源与技术向服务的快速转换。 |
submitted time 2019-07-30 From cooperative journals:《天文研究与技术》 Hits5669, Downloads1075, Comment 0
使用全天相机拍摄云图是现在天文学界广泛使用的监测天空云量的方法,之后对云量的估算结果将对望远镜观测有重要的影响。目前对云量的估算仍然是完全由人工处理,费时费力而且准确度不够高,判别过程也完全依赖个人的经验。为此,本文提出一种针对全天相机云图的云量自动计算方法。该方法首先针对多云和少云云图分别使用时间分割法和差分法去除云图中月亮影响区域,然后对去除月亮影响区域后的多云云图进行二值化处理将云与背景进行分割,并使用基于灰度值的聚类算法对少云云图的云的厚薄进行量化分类,最后计算总云量并依据30米口径望远镜(Thirty Meters Telescope,TMT)判读全天相机云图的方法对云图进行自动分类。实验结果表明,该方法可大大提高云图判读效率,在有效解放人工的同时,也达到了平均值为76.67%较高的识别准确率。 |
submitted time 2018-06-22 From cooperative journals:《天文研究与技术》 Hits2784, Downloads954, Comment 0
海量观测数据及次生数据的高效存储与检索,天文大数据的快速及时处理,加速天文学研究的科学产出等问题,已成为天文观测和天文研究迫切需要解决的难题。以信息技术为支撑的天文大数据的高效分析和处理,帮助天文学家重新审视和了解宇宙。虚拟天文台的出现为全球范围内研究资源的无缝透明连接提供了协议、标准,以协议为基拙规范了天文数据的发布与检索方式。以国内外现有的观测设备为基拙,综述目前主流天文机构的数据发布与检索相关情况。 |
submitted time 2017-09-26 From cooperative journals:《天文研究与技术》 Hits2459, Downloads1625, Comment 0