-
公开(公告)号：CN105551025B
公开(公告)日：2018-03-06
申请号：CN201510900042.5
申请日：2015-12-08
Applicant: 昆明理工大学
Abstract: 本发明涉及一种识别天文图像中太阳米粒的方法，属于天文技术和图像处理领域。本发明首先接收待识别的太阳光球图像I1，使用带通滤波进行去噪，得到去噪后的图像I2；然后依据图像I2的强度分布判断图像中有没有黑子；接着对图像I2分别进行顶帽变换和底帽变换，得到顶帽变换图像和底帽变换图像；接着将顶帽变换图像与太阳光球图像相加，得到图像I3，将图像I3和底帽变换图像相减得到图像I4；对图像I4依次通过相位一致性方法、二值化、形态学的开操作和孔洞填充操作处理，得到图像I7；对图像I7运用分水岭变换操作，得到米粒元胞边界的二值图像。本发明既能很好地识别高对比度，边缘清晰的米粒组织，又能很好地识别那些低对比度，边缘模糊的米粒特征。
-
公开(公告)号：CN106570890A
公开(公告)日：2017-04-19
申请号：CN201610977973.X
申请日：2016-11-08
Applicant: 昆明理工大学
CPC classification number: G06T2207/10012
Abstract: 本发明涉及提取太阳高分辨率序列图像中不同速度区间内动态信息的方法，属天文技术和图像处理领域。本发明先对齐初始序列图像；再将对齐的序列图像数据变换为三维频率波数域数据；在三维频率波数域中根据拟定的效果和参数利用速度滤波器对对齐序列图像的三维频率波数域数据进行速度滤波；再对滤波数据进行三维傅里叶逆变换到三维时空域获得逆变换序列图像；再对逆变换序列图像进行序列图像归一化得到包含所需速度区间内动态信息的可清晰识别的序列图像。本发明利用三维傅里叶变换，在三维频率波数域进行速度滤波，从而实现在三维频率波数域提取不同运动速度区间内动态信息的目的。
-
公开(公告)号：CN115249319A
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN202111412648.6
申请日：2021-11-25
Applicant: 昆明理工大学
Abstract: 本发明涉及用于检测全日面图像中太阳暗条的方法。本发明首先将原始图像送入改进的ResNet‑50骨干网络提取特征图，再经由FPN融合不同层级的特征。融合后的特征被送入检测模型以预测目标的位置和类别，并将目标信息编码为实例相关的掩膜头参数。同时，FPN输出的特征会被送入掩膜分支用以生成掩膜分割图。最终，使用实例相关的掩膜头为不同的实例匹配对应的掩膜。在检测到暗条并获取其对应的掩膜后，通过掩膜之间的IoU滤除低质量的冗余检测。相比现有的太阳暗条检测方法，本发明能较好地检测出分裂为多个碎片的太阳暗条，并将分裂后的碎片检测为同一个暗条。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112558187B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202011494983.0
申请日：2020-12-17
Applicant: 昆明理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于3D卷积神经网络对太阳耀斑的爆发进行预报的方法，包括：1、采用连续观测数据构建观测数据立方体；2、采用训练集对3D卷积神经网络模型进行训练；3、将测试集输入训练的3D卷积神经网络模型进行预测。本发明通过将时间上连续的一系列太阳活动区图像进行定位、跟踪、截取和矫正，可以避免后续输入入至模型中的图片失真问题，使得结果更贴合实际，而将处理后的数据配合本申请特定的3D卷积神经网络，能够充分提取太阳连续观测数据中所包含的时序信息，从而捕捉活动区的演化过程信息，有效地提高了模型对太阳耀斑预报的准确性；同时，由于使用的是连续的太阳观测数据，有效降低了观测数据收集与整理工作的复杂度。
-
公开(公告)号：CN113379808A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110687794.3
申请日：2021-06-21
Applicant: 昆明理工大学
Abstract: 本发明公开了一种多波段太阳图像配准的方法，属于天文技术和数字图像处理领域。本发明首先通过平滑和下采样获得待配准图像和参考图像的图像金字塔，利用图像金字塔进行配准，从下采样的最低分辨率开始，逐渐增加配准分辨率，相比直接利用原始分辨率计算的方式可以大大减少计算量，提升配准的精度与配准的效率；同时配准过程中基于灰度信息参与相似性度量计算，解决了传统基于特征的配准方式在太阳图像配准中特征点不足、配准效果不好的问题。
-
公开(公告)号：CN108804388A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810478895.8
申请日：2018-05-18
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G06F17/14
CPC classification number: G06F17/14
Abstract: 本发明涉及一种基于EEMD的HHT的太阳黑子面积周期特征分析的方法，属天文技术和信号处理领域。本发明采用基于集成经验模式分解(EEMD)算法的希尔伯特黄变换(HHT)的太阳黑子面积周期特征分析的方法，把不同时间尺度上的波动从原始数据中分离出来，不同频率随时间的变化也被清晰的表现出来，与常用的方法相比，它是直接的，自适应的，基于数据本身的方法，其有效地解决了传统的周期分析方法受基函数约束以及时间尺度不准确的问题。
-
公开(公告)号：CN105844613A
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201610143084.3
申请日：2016-03-14
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T7/0002 , G06T2207/20182 , G06T2207/20224
Abstract: 本发明涉及一种识别天文图像太阳黑子中半影纤维亮点的方法，属于天文技术和图像处理领域。本发明使用带通滤波对太阳光球图像I1进行去噪，得到图像I2；对图像I2运用形态学重构的方法来标记本影区域，得到本影区域的二值图像I3；运用区域生长的方法对识别出的图像I3进行处理来标记半影区域，得到半影区域的二值图像I4；运用形态学重构的方法对图像I2重构得到重构图像I5；用图像I5与图像I2相减得到差值图像I6；对图像I6进行二值化处理得到二值图像I7；对图像I7去除小面积杂点得到二值图像I8；将图像I8与图像I3、图像I4相乘去除本影区域和米粒区域的点得到图像I9。本发明优于基于高通滤波的识别方法，识别结果可靠并准确。
-
公开(公告)号：CN105551025A
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201510900042.5
申请日：2015-12-08
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T7/0008 , G06T2207/10004 , G06T2207/20036
Abstract: 本发明涉及一种识别天文图像中太阳米粒的方法，属于天文技术和图像处理领域。本发明首先接收待识别的太阳光球图像I1，使用带通滤波进行去噪，得到去噪后的图像I2；然后依据图像I2的强度分布判断图像中有没有黑子；接着对图像I2分别进行顶帽变换和底帽变换，得到顶帽变换图像和底帽变换图像；接着将顶帽变换图像与太阳光球图像相加，得到图像I3，将图像I3和底帽变换图像相减得到图像I4；对图像I4依次通过相位一致性方法、二值化、形态学的开操作和孔洞填充操作处理，得到图像I7；对图像I7运用分水岭变换操作，得到米粒元胞边界的二值图像。本发明既能很好地识别高对比度，边缘清晰的米粒组织，又能很好地识别那些低对比度，边缘模糊的米粒特征。
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
38
records
(took 0.023 seconds)
