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基于快速鲁棒性主成分分析的日冕喷流自动检测方法
其他题名Coronal Jet Automatic Detection Method Based on Fast Robust Principal Component Analysis
耿成杰1; 李润鑫2; 刘辉3; 尚振宏4
发表期刊天文研究与技术/Astronomical Research & Technology
2022-01
卷号19期号:01页码:78-85
DOI10.14005/j.cnki.issn1672-7673.20210415.003
分类号TP399 ; P182.6+2
产权排序第3完成单位
收录类别CSCD
关键词日冕喷流检测 快速鲁棒性主成分分析 帧间差分 运动目标提取
摘要

使用快速鲁棒性主成分分析(Fast Robust Principal Component Analysis, Fast RPCA)方法对日冕序列图像中的日冕喷流活动进行检测。检测的基本思路是利用快速鲁棒性主成分分析方法中低秩和稀疏分解的思想与日冕序列图像中有着变化尺度稍小且占比较大的随机变化背景成分、变化尺度较大且占比较小的日冕喷流的特点相结合,实现随机复杂多变的动态背景和稀疏运动目标之间的分离,从而检出作为前景变化的日冕喷流。采用太阳动力学天文台(Solar Dynamics Observatory, SDO)卫星的大气成像仪(Atmospheric Imaging Assembly, AIA)两组不同时间段、不同波段、不同观测位置的日冕序列图像作为研究对象。研究内容主要包括日冕序列图像的预处理、日冕喷流检测、快速鲁棒性主成分分析方法与帧间差分法的检测结果对比分析。实验结果表明,与帧间差分法相比,快速鲁棒性主成分分析方法能够检出强度较弱的日冕喷流,且提高了日冕喷流检测的准确度。

其他摘要

In this paper, fast robust principal component analysis ( Fast RPCA) is used to detect coronal jet activity in coronal sequence images. The basic idea of detection is to combine the idea of low rank and sparse decomposition in Fast RPCA method with the characteristics of coronal sequence images, such as the random background component with smaller scale and larger proportion, and the coronal jet with larger scale and smaller proportion, so as to realize the separation between the random and complex dynamic background and sparse moving objects, as well as to detect the coronal jet as the foreground change. Two sets of coronal sequence images of different time periods, different channel and different observation positions from the atmospheric imaging assembly ( AIA) observation equipment on the solar dynamics observatory ( SDO) satellite are used as the research objects. The main research contents include the preprocessing of coronal image sequence, coronal jet detection, and the comparison analysis of the detection results between Fast RPCA method and running difference method. The experimental results show that compared with the running difference method, the Fast RPCA method can detect the weak coronal jet and improve the accuracy of coronal jet detection.

资助项目国家自然科学基金[11873027] ; 国家自然科学基金[12063002] ; 云南省计算机技术应用重点实验室开放基金
项目资助者国家自然科学基金[11873027, 12063002] ; 云南省计算机技术应用重点实验室开放基金
语种中文
学科领域天文学 ; 太阳与太阳系 ; 太阳与太阳系其他学科 ; 计算机科学技术 ; 计算机应用
学科门类理学 ; 理学::天文学 ; 工学 ; 工学::计算机科学与技术(可授工学、理学学位)
ISSN1672-7673
CSCD记录号CSCD:7131501
引用统计
文献类型期刊论文
版本出版稿
条目标识符http://ir.ynao.ac.cn/handle/114a53/24263
专题天文技术实验室
通讯作者李润鑫; 刘辉
作者单位1.昆明理工大学信息工程与自动化学院;
2.昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室;
3.中国科学院云南天文台;
4.昆明理工大学云南省人工智能重点实验室
通讯作者单位中国科学院云南天文台
推荐引用方式
GB/T 7714
耿成杰,李润鑫,刘辉,等. 基于快速鲁棒性主成分分析的日冕喷流自动检测方法[J]. 天文研究与技术/Astronomical Research & Technology,2022,19(01):78-85.
APA 耿成杰,李润鑫,刘辉,&尚振宏.(2022).基于快速鲁棒性主成分分析的日冕喷流自动检测方法.天文研究与技术/Astronomical Research & Technology,19(01),78-85.
MLA 耿成杰,et al."基于快速鲁棒性主成分分析的日冕喷流自动检测方法".天文研究与技术/Astronomical Research & Technology 19.01(2022):78-85.
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基于快速鲁棒性主成分分析的日冕喷流自动检(479KB)期刊论文出版稿开放获取CC BY-NC-SA浏览 请求全文
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文件名: 基于快速鲁棒性主成分分析的日冕喷流自动检测方法_耿成杰.pdf
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