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基于支持向量机的云图自动识别和提取方法  
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【英文篇名】 Automatic Identification and Extraction Clouds from Astronomical Images Based on Support Vector Machine
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【作者】 王利文; 贾鹏; 蔡冬梅; 刘慧根;
【英文作者】 WANG Li-wen; JIA Peng; CAI Dong-mei; LIU Hui-gen; School of Physics and Optoelectronics; Taiyuan University of Technology; School of Astronomy and Space Science; Nanjing University;
【作者单位】 太原理工大学物理与光电工程学院; 南京大学天文与空间科学学院;
【文献出处】 天文学报 , Acta Astronomica Sinica, 编辑部邮箱 2018年 04期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 技术:图像处理; 技术:测光; 天文数据库:巡天;
【英文关键词】 techniques:image processing; techniques:photometric; astronomical data bases:surveys;
【摘要】 在时域天文研究中,中小口径光学望远镜的自动巡天是获取观测数据的重要来源.受台站观测条件影响,图像中会有云的干扰,给测光和暗弱目标的自动提取带来很大的困难.为此有必要对天文图像中的云进行识别和提取,建立云的指标图,为后续的信息提取提供参考.为了实现这一目标,建立了天文图像筛选系统,该系统将图像灰度不一致度与纹理差异作为图像的多维特征指标,并与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)相结合,对有云的数据进行筛选.在筛选的基础上,利用直方图变换和特征提取,进一步提取了云的指标图.实验结果表明:纹理识别结合SVM对天文图像进行实时筛选,分类准确率大于98%.利用直方图变换和特征提取可以初步提取云的指标图,给测光和暗弱目标的提取提供参考.
【英文摘要】 For the time-domain astronomical observations, optical telescopes with small and medium size of aperture can get huge amount of data through automatic sky surveying. A certain proportion of automatically acquired data are interfered by clouds, which makes it very difficult for automatically extracting dim objects and photometry. Therefore, it is necessary to identify and extract clouds from these images as the index figures for reference during post-processing. In this paper, an astronomical image selection...
【基金】 国家自然科学基金项目(11503018、U1631133); 山西省高等学校科技创新项目(2016033)资助
【更新日期】 2018-08-23
【分类号】 P111
【正文快照】 1引言时域天文学是目前非常活跃的一个研究领域,其研究对象主要包括超新星、变星及系外行星等光度连续变化的目标源和太阳系内的近地天体等快速运动目标.虽然这些天体位置与光度变化的时间尺度各不相同,且对于观测提出的具体要求也各有不同,但是总体上都要求在各自的时间窗口内

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