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文档简介

不同分辨下太阳图像配准算法的研究与应用在对太阳进行观测与研究的过程中,为了能够对太阳图像及其中不同活动现象更好的观测和分析,经常需要对不同观测条件、不同观测设备及各种场景下的观测数据进行对比观察和研究,从而发挥它们各自在不同波段、不同视场、不同分辨率上的观测优势。但是,由于不同场景的观测数据在分辨率、位置、尺度、成像方式等方面存在着很多的差异性。因此,将不同坐标系下的太阳图像高精度的配准到同一坐标系之中是一个亟待解决和完善的问题。本文针对太阳图像观测研究中存在的问题,为了更好的满足对太阳观测数据的研究需要,开展了以下的图像配准研究工作:1)分析了太阳图像高精度配准中存在的问题,本文从传统的统计信息的配准方法的角度进行了研究。在相关算法的基础上,结合区域分割提取局部特征点的思想,提出了一种基于局部特征的太阳图像配准方法。解决了太阳图像配准中,特征不显著、不易选取特征控制点及特征点数量少,难以保证配准精度的问题。2)对于不同观测设备采集到的太阳图像差异性较大,并且存在的旋转、缩放及平移等问题,本文对几何空间的变换模型进行了研究,我们提出了适用于仿射变换(缩放、旋转及平移)的几何变换模型下的配准算法,较为理想的在存在旋转、缩放及平移等情况下对太阳图像进行了高精度的配准。3)结合了图像间的仿射变换模型,我们对特征空间的寻优策略进行了讨论。采用最小二乘进行不断地迭代修正,有效地估算出几何变换参数,使最后的配准精度能够达到亚像元级别。4)对于本文提出的高精度太阳图像配准方法,将其成功应用到了全日面像和太阳高分辨率图像的配准之中,对于配准结果的精度和稳定性有了很大的提升。并且多组实验验证,对该算法进行了认真的研究与剖析,讨论了影响配准精度和迭代效率的因素,很好的证明了本文方法的可行性与优缺点。本文提出的不同分辨率下太阳高分辨率图像和全日面像配准方法,很好的解决了传统的基于统计信息的配准方法在处理太阳图像中计算量大、易受噪声影响的问题;同时,也有效的避免了在太阳图像中不容易找到正确的配准特征而导致无法准确配准的可能性的情况。我们提出的这套方案,在太阳观测领域具有一定的理论和实用价值,并且具有广泛的应用前景。通过将高分辨TiO像通过与SDO/HMI全日面连续谱图像的高精度匹配,也意味着可以转换为和任意标准的全日面像进行匹配,如SDO/HMI磁图、SDO/AIA各波段观测,甚至和色球全日面像进行匹配。这意味着我们可以在0.25arcsecond的偏差下,研究小尺度结构在各个波段上,以及在磁场上的对应情况。同时,也可以用于任何具有相似图像

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