日冕图像中暗化现象的检测与提取技术研究.pdf

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1、日羣图像中暗化现象的检测国内图书分类号：公开：ＴＰ３１１密级国际图书分类号：００４西南交通大学研究生学位论文曰暴图像中暗化现象的检测与提取技术研究年级二〇一二级姓名田红梅申请学位级别工学硕士专业软件工程指导老师李天瑞教授副指导老师彭博老师二〇一五年四月二十日ＣｌａｓｓｉｆｉｅｄＩｎｄｅｘ：ＴＰ３１１Ｕ：．Ｄ．Ｃ００４ＳｏｕｔｈｗｅｓｔＪｉａｏｔｏｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｇｙＭａｓｔｅｒＤｅｒｅｅＴｈｅｓｉｓｇＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＡｒｏａｃｈｅｓｆｏｒＣｏ

2、ｒｏｎａｌＤｉｍｍｉｎＤｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄｐｐｇＥｘｔｒａｃｔｉｏｎｉｎＣｏｒｏｎａｌＩｍａｅｓｇＧｒａｄｅ：２０１２Ｃａｎｄｉｄａｔｅ：ＴｉａｎＨｏｎｍｅｉｇＡｃａｄｅｍｉｃＤｅｒｅｅＡｌｉｅｄｆｏｒ：ＭａｓｔｅｒＤｅｒｅｅｇｐｐｇＳｅｃｉａｌｉｔ：ＳｏｆｔｗａｒｅＥｎｉｎｅｅｒｉｎｐｙｇｇＳｕｅｒｖｉｓｏｒ：ＬｉＴｉａｎｒｕｉｐＣｏ－Ｓｕｅｒｖｐｉｓｏｒ：ＰｅｎｇＢｏＡｒｉｌ２０２０１５ｐ，西南交通大学学位论文版权使用授权书、本学位论文作者完全了解学校有关保留使

3、用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权西南交通大学可以将本论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以釆用影印、缩印或扫描等复印手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于１．保密口，在年解密后适用本授权书；２．不１＾。保密，使用本授权书“”（请在以上方框内打Ｖ）‘学位论文作者签名指导老师签名：义日期：日期：Ｌ西南交通大学硕士学位论文主要工作（贡献）声明本人在学位论文中所做的主要工作或贡献如下：一（）分析日晃暗化发生时图像统计特征，提出了辅

4、助人工识别暗化发生位置的暗化区域推荐算法，并通过实验证明了方法的有效性。（二）基于日冕暗化发生引起的图像局部统计特征变化，结合分类学习和图像分割的方法，提出了日晃暗化的自动检测和提取实现方案，并通过实验验证了方案的有效性。（三）结合暗化及相关太阳活动之间的相关关系，提出了基于多标记学习方法的暗化及相关现象的检测方法，并通过实验证明了该方法的有效性。本人郑重声明：所呈交的学位论文，是在导师指导下独立进行研宄工作所得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研宄成果。对本文的研宄做出

5、贡献的个人和集体，均己在文中作了明确说明。一本人完全了解违反上述声明所引起的切法律责任将由本人承担。学位论文作者签名：栽曰期：［“西南交通大学硕士研究生学位论文第Ｉ页摘要一日晃物质抛射（ＣｏｒｏｎａｌＭａｓｓＥｅｃｔｉｏｎ，ＣＭＥ）作为太阳剧烈爆发活动之，是空ｊ间灾害天气（如太阳爆发事件引起的卫星破坏、通讯中断、导航失灵、地面电力设施故障等）的主要驱动力。理解ＣＭＥ形成的物理机制，并对其进行预报以规避其可能带一来的损失／危害是太阳物理研究面临的项重要挑战。ＣＭＥ发生过程常常与其它太阳活一动联系在起，如日冕暗化

6、、日晃波、暗条等，对这些相关太阳活动展开研究可以帮助我们更好地理解ＣＭＥ的特性，而检测它们的发生则是首要工作。随着观测手段的不断发展，亟。，观测数据越来越多，而日冕暗化等检测和提取技术却发展缓慢待提髙已有成果证明日晃暗化在时间和位置上都与ＣＭＥ有一定相关性，因此本文将日晃暗化作为研究对象，拟利用计算机图像及机器学习方法研究多种太阳活动的检测与提取工作，以充分体现机器学习在天文数据处理方面的优势，拓宽其相关算法的实际应用价值一，而且为进步研究太阳活动现象奠定基础。本文首先介绍太阳主要观测手段和相关现象检测提取方法的研宄现状，然后概

7、述相关背景和技术基础知识，并且介绍了本文的主要数据来源和获取方式。接着本文相继提出三种日晃暗化及相关现象检测或提取方法：（１）日晃暗化半自动检测。基于日晃暗化发生时引起图像像素值变小的特征，计算日晃暗化可能发生位置，并给出暗化？推荐区域。通过２０１０２０１３年的８３次日冕暗化观测图像数据的实验证明该方法的有效性。（２）日冕暗化自动检测和提取。基于日晃暗化发生时图像的局部统计特征，采用监督学习方法建立暗化检测模型；然后对检测到暗化发生的图像使用图像分割的方法实现暗化区域的提取，整个过程无需人工干预。最后通过实验证明该检测和提取算法

8、的有效性。（３）暗化及相关太阳活动现象的检测。基于观测图像序列