太阳高分辨观测图像与全日面像的高精度配准方法

在太阳观测研究中,高分辨图像与全日面像的配准是一项非常有意义的工作,但由于他们之间存在着旋转、缩放和平移,因此很难高精度地进行匹配。提出一种结合局部统计信息和控制点匹配的图像配准方法,核心思想为将视场等间隔划分为大量重叠的局部区域,通过相关匹配在全日面像上寻找对应的局部区域,然后计算每一对局部区域间的亚像元偏移,根据偏移量确定每一对特征点的坐标位置,据此作为点匹配中的特征控制点;最后根据控制点建立仿射变换的转换方程,采用最小二乘求解整个视场的转换参数,根据解出的参数重新对图像进行迭代,得到收敛后的结果并进行配准。通过对高分辨观测图像和全日面SDO/HMI连续谱图像进行配准,拟合结果的偏差在0.25″以内。

Hα全日面太阳图像云污染的去除

Hα全日面太阳图像对太阳物理研究有着重要的意义,但其观测过程中可能受天气的影响,导致观测图像含有云层覆盖的污染。主要通过对这种Hα全日面太阳图像的云污染进行处理,从而得到较为清晰的太阳活动细节。具体算法为:首先将含云污染的图像扣除模板图像的标准临边昏暗轮廓,然后对其进行中值滤波获得云层图像,最后在原始图像上扣除云层图像得到修复后的全日面图像。实验证明此方法可以有效地去除Hα全日面太阳图像上的云污染,并对太阳活动区域影响较小。