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光球亮点（ BPs ）自动识别算法

光球亮点（ BPs ）自动识别算法. 报告人：冯松 单位： 昆明理工大学. 报告内容. 光球 BPs 的识别算法： 在 AR10642 和 QS 的统计分析结果 面积分布 直径分布 偏心率 最大 值强度与光球平均强度比. 算法测试数据. Image ： DOT Wavelength of Image[A]:4305 Image Scale[arcs/pixel]:0.071(51.5 km) Telescope Aperture(cm): 43.8. 识别算法的主要步骤. 图像的平滑（消除噪声） Laplace 运算（提取孤立点） 形态学运算（膨胀 ）

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光球亮点（ BPs ）自动识别算法

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Presentation Transcript

  1. 光球亮点（BPs）自动识别算法 报告人：冯松 单位：昆明理工大学

  2. 报告内容 • 光球BPs的识别算法： • 在AR10642和QS的统计分析结果 • 面积分布 • 直径分布 • 偏心率 • 最大值强度与光球平均强度比

  3. 算法测试数据 • Image ：DOT • Wavelength of Image[A]:4305 • Image Scale[arcs/pixel]:0.071(51.5 km) • Telescope Aperture(cm):43.8

  4. 识别算法的主要步骤 • 图像的平滑（消除噪声） • Laplace运算（提取孤立点） • 形态学运算（膨胀） • 概率阀值（去掉米粒上亮点）

  5. 统计量 算法统计了DOT的两个不同的观测区域AR和QS，统计量如下： • BPs的直径分布 • 偏心率（长轴/短轴） • MBPs总强度/光球强度均值 • 测试数据： • AR 10642：127802 /193frames • QS: 39767 /142 frames

  6. 红色表示QS 蓝色表示AR

  7. 感谢各位专家！谢谢！

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