随着信息科学迅猛发展和计算机学科的飞速发展,信号处理技术和数字图像处理技术被应用到了各个领域。信号处理技术主要是利用计算机技术或者专用信号处理设备将信号进行处理,以便得到有用信息,比如信号中的频率,功率,相位等信息。而数字图像处理技术是将图片信息转换成数字信息然后利用计算机对其进行处理的过程。主要是利用计算机对数字图像进行特征提取等等。它们为天文学领域的发展提供了重要的技术基础。太阳黑子是太阳活动区最显著的标志。黑子是由本影与半影构成,本影区域内存在着本影振荡,它的表现形式类似于水波纹的抖动。本影振荡是对本影区域振荡的一个统称,其实质是包含很多非稳定信号成分。精确地分析和研究本影振荡的信号成分对于研究太阳黑子的结构及其演化过程都是非常重要的,具有一定的科学意义。本文的研究对象就是提取太阳黑子本影振荡方法的研究。目前,大多数识别本应区域的方法都是通过阈值的选取从而识别出本影区域。但是阈值选取不当,会导致本影区域不能完整识别出来,或者识别出来的范围过大。最后我们使用Yu等提出的形态学重构的技术来识别本影区域,它克服了传统方法的弊端,其在边缘检测方面具有更好的效果和可扩展性。传统的傅里叶变换由于计算简单,只有一个参数,常被作为传统分析本影振荡的方法。但是,傅里叶变换只能在频域上整体分析信号,不显示时域的局部信息。此外,在分析两个本影振荡信号的相位关系时,传统的傅里叶变换是通过设计合理的窗函数对傅里叶进行加窗拟合,从而分析相位差,但是该方法,无法应用于要求高精度,信号微弱,以及高的背景噪声条件下。因此,在分析本影振荡信号时,傅里叶变换表现出了不足。针对传统方法在分析本影振荡的不足,我们使用小波变换来分析本影振荡。小波变换能对某一频率成分所对应的时域进行分析。频域上无法发现的特征,在时域上就能很清楚的发现;时域上无法分辨的特征,在频域上就能很好的显示出来。而且它非常适合分析非稳定信号。为了精确地分析两个本影振荡信号在传播时候的相互影响,我们使用基于连续小波变换发展而来的交叉小波变换来分析两个黑子本影振荡信号之间的相位关系。小波变换克服了傅里叶变换在分析本影振荡的不足。为了提取太阳黑子本影振荡,本文主要针对数据预处理,本影区域识别,本影振荡信号获得,本影振荡信号分析这几部分进行研究并实验验证。?先,通过w圆形区域均值滤波平滑处理得到去噪后图像;其次,根据已有?献所提出的基于形态学重构的?法,识别出本影区域;再次,对识别出的本影区域均值化得到本影振荡信号。最后使用小波变换中的连续小波变换方法分析振荡信号的频率成分及其对应时域的细节信息,然后使用交叉小波变换来分析两个本影振荡的相位关系。实验过程中应用方法处理所使用的工具是matlab。通过小波变换我们能更加准确有效地得到想要的信息。实验结果表明,本文所使用的基于小波变换方法相比较于传统的傅里叶方法,在测量精度以及细节分析都有了明显的提高,在一定程度上,提高了分析本影振荡的准确性和有效性。本文所做的工作为进一步研究太阳黑子本影振荡打下了坚实的基础。