分类: 天文学 >> 天文学 提交时间: 2020-11-12 合作期刊: 《天文研究与技术》
摘要: 全天相机云图是天文界监测云量的重要手段,但没有确定的云量计算指标。因此本文提出了一种新的云量测量量化指标——云分布密度,并基于该指标建立全天相机云图自动分类系统。首先,对云图进行去噪,利用Otsu算法分割云区域;然后对去除背景的云区域图像使用本文提出的云分布密度计算云量;最后使用四种传统的分类器(支持向量机,K最近邻,决策树和随机森林)根据计算数值进行自动分类并评估各分类器的性能。结果表明,本文提出的云分布密度可作为评判全天相机云图云量的数值指标;基于云分布密度建立的云图自动分类系统实现了较高的识别准确率,其中随机森林法得到了最好的分类效果——各类云图的识别准确率均达到95%以上。
分类: 天文学 >> 天文学 提交时间: 2019-09-18 合作期刊: 《天文研究与技术》
摘要: 全天相机云图在天文观测领域具有重要价值,但云图所含噪声会造成不良影响。本文先后分析了星光噪声、月光噪声、日光噪声、雷电噪声、反光噪声和特殊噪声等,并总结出不同类型噪声的分布、区域大小等方面的特点,最后结合与云层的相对位置关系提出了边界阈值法、时间轴法、反比例线性变换等8种图像处理去噪算法,并形成一个完整的去噪系统。通过实验对不同的算法加以比较,得出不同噪声情况下的最佳去噪方案。实验结果表明,该系统可以有效去除常见噪声,基本保持云层和天空的信息完整性,可简单便捷实现云图去噪。