基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
文中提出将三帧差分与混合高斯模型相结合的算法来对太阳Hα图像中的特征进行检测.对图像进行标准差归一化后,利用维纳滤波方法对图像进行平滑处理;并利用三帧差分快速得到一副背景图像,更新到混合高斯模型主背景分布中建立稳定的动态背景,从而探测作为前景变化的耀斑、暗条活动;按照太阳活动面积去除掉前景图像中残留的噪声点完成检测操作;根据检测结果计算太阳活动的相关数据.文中分别选用了国家天文台怀柔太阳观测基地的两组数据和太阳全球振荡监测网的一组数据来展示其执行过程并对结果进行评价.实验结果表明,同目前存在的耀斑识别算法相比,文中算法能够自动识别出暗条和耀斑的爆发;能根据耀斑面积演化计算出耀斑级别和耀斑的开始、峰值和结束时刻;有效解决了噪声与光照变化的影响,提高了耀斑检测的准确度.
推荐文章
基于改进高斯混合模型的运动目标检测与跟踪
运动目标检测
全局匹配
改进高斯混合模型
分块处理
改进高斯混合模型的运动目标检测算法
运动目标检测
改进高斯模型
混合模型
前景模型
背景模型
稳定度计算
基于改进高斯混合模型的体育视频运动目标检测与跟踪
高斯混合模型
体育视频
运动目标
目标检测
目标跟踪
基于改进混合高斯模型与阴影去除的目标检测
目标检测
混合高斯模型
动态背景
阴影去除
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于改进混合高斯模型的太阳Hα图像特征检测
来源期刊 电子科技 学科 工学
关键词 太阳活动特征检测 维纳滤波 三帧差分法 混合高斯模型 耀斑等级 暗条识别
年,卷(期) 2018,(12) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 57-62,67
页数 7页 分类号 TN911.73|TP391.41
字数 5716字 语种 中文
DOI 10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2018.12.014
五维指标
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (53)
共引文献  (142)
参考文献  (19)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1981(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1986(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1988(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1990(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1995(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1997(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2000(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2002(4)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(2)
2003(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2004(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2005(5)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(2)
2006(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2007(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2008(6)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(4)
2009(7)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(7)
2010(7)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(6)
2011(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2012(4)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(3)
2013(5)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(3)
2014(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2015(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2016(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2017(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2018(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
太阳活动特征检测
维纳滤波
三帧差分法
混合高斯模型
耀斑等级
暗条识别
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子科技
月刊
1007-7820
61-1291/TN
大16开
西安电子科技大学
1987
chi
出版文献量(篇)
9344
总下载数(次)
32
总被引数(次)
31437
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导