【摘要】：日冕物質(zhì)拋射(Coronal Mass Ejection, CME)是太陽(yáng)系內(nèi)規(guī)模最大,程度最劇烈的能量釋放過(guò)程,這些能量的釋放可能對(duì)地球產(chǎn)生嚴(yán)重的影響,所以對(duì)日冕物質(zhì)拋射的檢測(cè)具有非常重要的意義。隨著科技發(fā)展,自動(dòng)檢測(cè)CME的方法近年來(lái)被廣泛的研究,本論文也在對(duì)日冕物質(zhì)拋射的檢測(cè)進(jìn)行了研究,本論文的主要研究?jī)?nèi)容如下：(1)本論文介紹了目前現(xiàn)有的幾種日冕物質(zhì)拋射檢測(cè)技術(shù),例如基于霍夫變換檢測(cè)CME的CACTus方法(the Computer Aided CME Tracking),基于亮度增強(qiáng)檢測(cè)識(shí)別技術(shù)的SEEDS(the Solar Eruptive Event Detection)方法,以及人工檢測(cè)技術(shù)；然后本論文對(duì)這三種方法進(jìn)行了對(duì)比分析,其中重點(diǎn)將CACTus方法和人工檢測(cè)方法進(jìn)行了多角度的對(duì)比分析,可以得到人工檢測(cè)雖然準(zhǔn)確但是耗時(shí)較長(zhǎng),CACTus方法相較于人工檢測(cè)容易出現(xiàn)誤檢漏檢的問(wèn)題。(2)為解決上述檢測(cè)方法存在的問(wèn)題,本論文將前景檢測(cè)方法ViBe(Visual Background extractor)算法用于日冕物質(zhì)拋射圖像的CME檢測(cè),該算法的優(yōu)點(diǎn)是能夠很好地適應(yīng)日冕物質(zhì)拋射場(chǎng)景的變化,具有高的實(shí)時(shí)性和魯棒性；缺點(diǎn)是在CME的檢測(cè)過(guò)程中容易產(chǎn)生“鬼影”。針對(duì)這一問(wèn)題提出采用Otsu方法(是一種自適應(yīng)的閾值確定的方法,又叫大津法,簡(jiǎn)稱(chēng)Otsu)對(duì)ViBe算法得到的前景檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行再次判別,將錯(cuò)判為前景點(diǎn)的點(diǎn)重新判斷成背景點(diǎn),從而得到更加準(zhǔn)確的CME前景圖像。然后對(duì)初步檢測(cè)得到的CME前景檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行極坐標(biāo)變換,再根據(jù)CME的判定條件確定CME的個(gè)數(shù)和一些物理特性,同時(shí)根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果制定出了CME目錄。最后的實(shí)驗(yàn)部分通過(guò)本方法與CACTus方法和人工檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行三個(gè)方面的對(duì)比,說(shuō)明本論文方法在成功檢測(cè)率上要高于CACTus方法,而誤檢率上要低于CACTus方法,同時(shí)能夠檢測(cè)到CACTus方法檢測(cè)不到而人工卻能檢測(cè)到的微弱的CME運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。
[Abstract]:Coronal Mass Ejection (CME) is the largest and most intense energy release process in the solar system. The release of these energy may have a serious effect on the earth, so the detection of coronal mass ejections is of great importance. With the development of science and technology, the method of automatic detection of CME has been widely studied in recent years. for example, the computer-based CME Tracking method based on the Hough transform detection CME, the SEEDS (the Solar Erruptive Event Detection) method based on the brightness enhancement detection and identification technology, and the manual detection technology, and then the thesis compares the three methods, In that method, the CACTus method and the artificial detection method are mainly used for carrying out a multi-angle comparative analysis, and the problem that the manual detection is accurate but time-consuming is obtained, and the CACTus method is prone to misdetection and leakage detection compared with the manual detection. (2) In order to solve the problems existing in the above-mentioned detection method, the method of the future detection is used to detect the CME of the coronal mass ejection image, and the algorithm has the advantages that the change of the coronal mass ejection scene can be well adapted, and the method has high real-time performance and robustness; The disadvantage is that the "ghost" is easily generated during the detection of the CME. In view of this problem, an Otsu method (an adaptive threshold determination method is proposed, which is called Otsu), and the result of the foreground detection obtained by the ViBe algorithm is judged again, and the point of the misjudgment as the front scenic spot is re-judged to be a background point, So as to obtain a more accurate CME foreground image. And then the CME foreground detection result obtained by the preliminary detection is subjected to polar coordinate transformation, and the number and some physical characteristics of the CME are determined according to the judgment conditions of the CME, and a CME directory is developed according to the experimental results. In the last part, the method is compared with the CACTus method and the artificial detection result, and the method of the present thesis is higher than that of the CACTus method, and the error detection rate is lower than that of the CACTus method. At the same time, it is possible to detect a weak CME moving target that is not detected by the CACTus method but which can be detected manually.
【學(xué)位授予單位】：昆明理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：P182.62

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本文編號(hào)：2435650