【摘要】：日冕物質(zhì)拋射(Coronal Mass Ejection, CME)是太陽系內(nèi)規(guī)模最大,程度最劇烈的能量釋放過程,這些能量的釋放可能對地球產(chǎn)生嚴重的影響,所以對日冕物質(zhì)拋射的檢測具有非常重要的意義。隨著科技發(fā)展,自動檢測CME的方法近年來被廣泛的研究,本論文也在對日冕物質(zhì)拋射的檢測進行了研究,本論文的主要研究內(nèi)容如下：(1)本論文介紹了目前現(xiàn)有的幾種日冕物質(zhì)拋射檢測技術(shù),例如基于霍夫變換檢測CME的CACTus方法(the Computer Aided CME Tracking),基于亮度增強檢測識別技術(shù)的SEEDS(the Solar Eruptive Event Detection)方法,以及人工檢測技術(shù)；然后本論文對這三種方法進行了對比分析,其中重點將CACTus方法和人工檢測方法進行了多角度的對比分析,可以得到人工檢測雖然準確但是耗時較長,CACTus方法相較于人工檢測容易出現(xiàn)誤檢漏檢的問題。(2)為解決上述檢測方法存在的問題,本論文將前景檢測方法ViBe(Visual Background extractor)算法用于日冕物質(zhì)拋射圖像的CME檢測,該算法的優(yōu)點是能夠很好地適應日冕物質(zhì)拋射場景的變化,具有高的實時性和魯棒性；缺點是在CME的檢測過程中容易產(chǎn)生“鬼影”。針對這一問題提出采用Otsu方法(是一種自適應的閾值確定的方法,又叫大津法,簡稱Otsu)對ViBe算法得到的前景檢測結(jié)果進行再次判別,將錯判為前景點的點重新判斷成背景點,從而得到更加準確的CME前景圖像。然后對初步檢測得到的CME前景檢測結(jié)果進行極坐標變換,再根據(jù)CME的判定條件確定CME的個數(shù)和一些物理特性,同時根據(jù)實驗結(jié)果制定出了CME目錄。最后的實驗部分通過本方法與CACTus方法和人工檢測結(jié)果進行三個方面的對比,說明本論文方法在成功檢測率上要高于CACTus方法,而誤檢率上要低于CACTus方法,同時能夠檢測到CACTus方法檢測不到而人工卻能檢測到的微弱的CME運動目標。
[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.
【學位授予單位】：昆明理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：P182.62

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