太阳高分辨序列图像处理的关键技术研究

A new era of solar observation is coming. The spatial and temporal resolution of observed data is much higher than before, and style of data changes from a single image to image sequence. Our propose focuses on the key technique of processing high-resolution image sequence for effectively improving the ability of dealing with solar dynamic features in quality. The details include data preprocessing, moving features extraction and decomposition, multi-scale velocity field measurement etc. This study is not limited in any special feature structure in the sun, but focus on common approach. The multi-frame relationship in image sequence is emphasized. By constructing a three-dimensional space-time cube, the information in time domain, spatial domain, frequency domain .and multi-scale, multi-resolution are combined to extract, track, decompose, and measure features in the sun. The key issues to be addressed include image sequences alignment technique based on Surveying Adjustment Theory, Kalman filtering for image sequence, velocity filter designing based on three-dimensional Fourier transform and velocity field measurement based on multi-scale analysis. Research results will be directly applied in NVST and NST data processing, and also can be employed for other solar observation image sequence.

太阳观测已经全面进入到高空间和高时间分辨率的时代，观测资料也从单帧图像进入到序列图像。本项目针对这一发展，旨在专门研究太阳高分辨序列图像处理中的一些关键性问题，从而有效提高定量处理动态特征的能力。研究内容包括数据的预处理、不同运动特征的目标提取和分解、多尺度速度场的测量。本研究并不拘泥于处理某种特定波段的太阳特征结构，而是着力于研究具有普适性通用方法的关键技术。强调多帧序列图像之间的相关性，通过构造三维时空立方体，结合时间域、空间域、频率域以及多尺度、多分辨率信息，充分利用三维图像处理技术达到提取、跟踪、分解、测量太阳活动信息之目的。拟解决的关键问题包括：基于测量平差理论的序列图像的视场对齐；基于Kalman滤波的序列图像的滤波；基于三维傅里叶变换的速度滤波和基于多尺度分析的速度场的测量。研究成果不但将直接应用于我国NVST和美国NST数据的处理，而且还可以应用到其他太阳观测序列图像。

经过四年的研究工作，已经按照计划完成原定任务书相关要求。按照研究任务书，本项目专门研究了太阳高分辨序列图像处理中的一些关键性问题，从而有效提高定量处理动态特征的能力。研究内容包括数据的预处理、不同运动特征的目标提取和分解、多尺度速度场的测量。 在预处理工作中，本课题组针对高分辨局部像的视场对齐和日球坐标标定的工作，完成基于SIFT的局部高分辨太阳像的日球坐标标定，基于区域相关匹配的局部高分辨太阳像的全日面像匹配，基于针孔光阑的不同波段的高分辨像匹配，太阳高分辨图像的直方图规定化增强对齐和单波段时间序列图像的平差对齐五项工作。可以说，在视场对齐方面，无论是同波段还是不同波段，无论是相同分辨率还是不同分辨率的图像，我们已经有了多种办法和丰富的经验，可以针对不同的情况采取不同的方案。在运动特征的目标提取和分解工作中，完成了基于相位速度滤波器的时间序列图像波动分解和基于Kalman滤波的CME检测两项工作；相位速度滤波可以将复杂的震荡按照不同的速度进行分离。通过这一方法的应用，我们可以清晰地看到和分解一些太阳上的波动现象。另外一个方法是采用Kalman滤波的方法去探测CME。利用这一方法，有效地获取日冕背景，包括冕流的缓慢运动，这为有效提取CME提供了很好的基础。在多尺度速度场的测量方面，完成了多尺度加权局部相关跟踪速度测量方法和基于Demons配准的太阳高分辨图像横向速度场测量。我们首先将以前的LCT发展到加权局部相关(WLCT)，然后又扩展到多尺度(MWLCT)上，这样可以探测到不同尺度上的速度。同时，我们还将DEMONS非刚性算法成功引入到光球和色球的速度场测量。与几种经典的速度场测量方法相比，DEMONS具有一定的优势。这些方法都是一些基础的、通用性的针对高分辨太阳观测数据的处理方法。经过四年的研究，我们基本上可以说我们已经有一套处理高分辨数据的方法和思路。这些方法已经通过和天文学家的合作，逐步在天文界推广应用。