【摘 要】
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提出一种基于改进后的U-Net深度学习网络进行自动识别Hα全日面太阳图像中的太阳暗条方法。这种方法不仅可以准确识别暗条,而且可以最大限度地减少太阳图像噪声的影响。首先,建立一个原始暗条数据集,由深度学习所需的数万张图像组成;其次,使用改进后的U-Net深度卷积网络开发一种用于太阳暗条识别的自动化方法。为了验证该方法的性能,使用一个包含50对手动校正的Hα全日面图像的数据集进行测试,这些图像是从20
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提出一种基于改进后的U-Net深度学习网络进行自动识别Hα全日面太阳图像中的太阳暗条方法。这种方法不仅可以准确识别暗条,而且可以最大限度地减少太阳图像噪声的影响。首先,建立一个原始暗条数据集,由深度学习所需的数万张图像组成;其次,使用改进后的U-Net深度卷积网络开发一种用于太阳暗条识别的自动化方法。为了验证该方法的性能,使用一个包含50对手动校正的Hα全日面图像的数据集进行测试,这些图像是从2013年大熊湖太阳天文台/全日面Hα望远镜(BBSO/FDHA)获得的。经过交叉验证,结果表明该技术可以有
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