手绘太阳黑子图像黑子面积测量方法研究

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本文中国科学院云南天文台扫描手绘太阳黑子图像为研究对象,研究图像中黑子面积的自动测量方法,使用计算机自动处理的方式,完成黑子面积的自动计算,并将信息与真实太阳黑子面积信息进行对比工作,确定本文工作的有效性和使用性。  本文工作着手于历史太阳黑子观测记录的现实研究价值,通过大量文献的查阅和分析,确定历史太阳黑子观测记录的巨大现实研究意义。为挖掘历史太阳黑子观测记录的这一应用价值,本文展开太阳黑子图像中黑子面积的自动测量工作。  由于纸质历史太阳黑子观测记录在数字化的过程中,由于系统的或者是人为的因素,造成扫描手绘太阳黑子图像在大小和方位上对的不统一,对于太阳黑子信息的提取工作造成影响,本文工作中首先就该问题,具体展开扫描手绘太阳黑子图像的归一化工作。  针对图像大小的不统一性,本文创新性的采用Hough变换与最小二乘相结合的方法对图像想太阳圆进行精确的定位查找。通过对图像降采样方法,有效降低处理过程中的计算量,通过小图像中Hough变换检测圆,对图像中太阳圆进行初步定位,然后映射到原始图像中,然后通过最小二乘方法,实现太阳圆的精确拟合,从而精确定位太阳图像中太阳投影圆位置。通过对太阳投影圆大小的归一化操作,完成整个图像的大小归一化操作。  针对扫描手绘太阳黑子图像方位的不统一问题,本文提出基于卷积神经网络CNN的图像中方位字符图像的识别方法,通过对图像中方位字符的南北、东西方位的矫正,完成实现扫描手绘太阳黑子图像的方位矫正工作。  针对扫描手绘太阳黑子图像中黑子位置的不确定性,本文创新性提出使用小波变换与形态学处理相结合的方法,对图像中每个太阳黑子群进行精确的定位分割。在进行分割之前,为消除扫描手绘太阳图像中复杂背景对黑子群提取的干扰,本文提出一种基于Lab空间的K均值聚类方法,完成手绘太阳黑子图像中背景的提出工作,为黑子区域的精确定位做铺垫。通过上述处理之后,本文采用小波变换中aTrous的多尺度变换,对图像中太阳黑子群区域进行定位查找,联合使用形态学处理的方法,有效实现了扫描手绘太阳黑子图像中黑子群的定位分割提取。通过对太阳黑子群区域标记图像与原始图像的与运算,完成太阳图像中黑子区域的定位标记,通过标记像元点在日面图像中的占比,最终完成扫描手绘太阳黑子图像中黑子面积的自动测量工作。
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