基于统计的日面亮度模型及其应用研究

基于统计的日面亮度模型及其应用研究

论文摘要

高质量的图像输出是天文研究的重要内容,在明安图频谱射电日像仪(MingantU SpEctral Radioheliograph,MUSER)成图过程中,由于太阳圆盘偏离视场中心导致最终成图质量不高、脏图洁化过程中没有使用原始脏图中的统计信息而造成了大量迭代的时间开销以及没有对异常数据剔除后进行检验,导致数据处理系统不够完善。本文重点研究了一种基于统计的日面亮度模型,更加高效地计算出MUSER原始脏图中太阳圆盘和天空背景的可能亮度值,并将这两个值及该模型应用到后续的处理过程中,发挥了一定的应用价值。主要研究成果如下:(1)分析国内外对太阳圆盘和天空背景亮度的研究现状,结合目前图像分割、数据拟合、异常判定与剔除的方法,重点研究了一种基于统计的日面亮度模型,通过仿真测试与MUSER观测数据测试,证明该模型能够有效实现多高斯拟合,并能够从MUSER原始脏图中分析出太阳圆盘和天空背景的可能亮度值,相比传统GMM,此模型具有更加稳定的性能。(2)研究MUSER原始脏图中太阳圆盘偏离视场中心的原因,研究太阳圆盘改正的方法,以太阳圆盘的可能亮度值作为洁化的阈值,通过相关系数计算,有效计算出空间频率域的偏移量,进而提高成图质量。(3)研究MUSER洁化过程中CLEAN算法的处理流程及洁化效果,以天空背景的可能亮度值作为CLEAN算法的阈值,达到预期洁化目的的同时,加快洁化速度,节省迭代时间。(4)研究MUSER失真数据标记与剔除现状,分析当有失真数据时,日面亮度模型的变化规律,并以此反向推断可见度数据是否存在失真数据。以MUSER 2014年试观测以来的数据对以上研究内容进行测试,结果表明,基于统计的日面亮度模型,能够实现多高斯的稳定拟合,分析出MUSER原始脏图中的太阳圆盘和天空背景的可能亮度值以后,能够在不同处理的洁化中提供阈值参考,该模型也能在异常数据剔除的检验中发挥重要作用。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第一章 绪论
  •   1.1 射电天文与望远镜的发展
  •   1.2 研究背景
  •   1.3 研究现状
  •     1.3.1 专有仪器测量
  •     1.3.2 天文图像分析
  •   1.4 论文的选题意义
  •   1.5 论文的组织结构
  •   1.6 本章小结
  • 第二章 MUSER研究现状及解决思路
  •   2.1 明安图频谱射电日像仪(MUSER)
  •     2.1.1 MUSER简介
  •     2.1.2 MUSER成图介绍
  •   2.2 解决思路
  •   2.3 本章小结
  • 第三章 MUSER日面数据处理分析
  •   3.1 图像分割与统计直方图
  •   3.2 多高斯拟合方法研究
  •   3.3 异常判定与剔除
  •   3.4 本章小结
  • 第四章 基于统计的日面亮度模型实现
  •   4.1 MUSER数据准备
  •   4.2 基于统计的日面亮度模型建立
  •     4.2.1 模型建立
  •     4.2.2 统计的实现
  •     4.2.3 最小二乘高斯拟合的实现
  •     4.2.4 参数选择
  •   4.3 日面亮度模型与GMM对比测试
  •     4.3.1 仿真测试
  •     4.3.2 MUSER观测数据测试
  •     4.3.3 结论
  •   4.4 模型的优势与不足
  •     4.4.1 模型的优势
  •     4.4.2 模型的不足
  •   4.5 本章小结
  • 第五章 日面亮度模型的应用研究
  •   5.1 日面位置的校准研究
  •     5.1.1 日面位置偏离成因
  •     5.1.2 日面位置校准算法设计
  •     5.1.3 日面位置校准测试
  •   5.2 洁化算法中的阈值研究
  •     5.2.1 CLEAN算法的处理流程
  •     5.2.2 CLEAN算法的阈值研究
  •   5.3 日面亮度模型变化规律研究
  •   5.4 本章小结
  • 第六章 总结与展望
  •   6.1 论文工作总结
  •   6.2 后期工作与展望
  • 致谢
  • 参考文献
  • 附录A(攻读学位期间学术成果)
  • 文章来源

    类型: 硕士论文

    作者: 王正明

    导师: 王锋

    关键词: 日面,亮度,改正,阈值,检验

    来源: 昆明理工大学

    年度: 2019

    分类: 基础科学,信息科技

    专业: 天文学,计算机软件及计算机应用

    单位: 昆明理工大学

    分类号: TP391.41;P182.2

    DOI: 10.27200/d.cnki.gkmlu.2019.001091

    总页数: 64

    文件大小: 3798K

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