304 Å 极紫外图像中日冕边缘日珥的自动检测
太阳与恒星天体物理
2011-05-16 v1 天体物理仪器与方法
摘要
提出了一种在 304 Å 极紫外图像中自动检测太阳边缘日珥的新算法，并讨论了其在 SOHO/EIT 数据上的应用结果。该检测基于矩方法，并结合旨在区分日冕边缘日珥、活动区和宁静日冕的分类器分析。该分类器分析基于支持向量机（SVM）。利用一组 12 个径向强度剖面矩，该算法在区分上述三类边缘结构方面表现良好，误分类率为 7%。被检测为属于日珥的像素随后被用作起点，通过形态学图像处理技术重建整个日珥。计划将使用该方法在 SOHO 和 STEREO 数据中识别的日冕边缘日珥目录公开提供给科学界。
引用
@article{arxiv.0912.1099,
title = {Automatic Detection of Limb Prominences in 304 A EUV Images},
author = {Nicolas Labrosse and Silvia Dalla and Steve Marshall},
journal= {arXiv preprint arXiv:0912.1099},
year = {2011}
}
备注
13 pages, 6 figures (4 coloured)