掃描太陽圖像中時間戳信息提取方法.pdf

1、歷史太陽觀測數(shù)據(jù)是進行長周期太陽活動研究不可多得的資料，完善和豐富歷史觀測資料的相關(guān)信息是開展相關(guān)研究工作的先決條件。本文以美國國立太陽天文臺（NSO）歷史H?觀測資料掃描圖像為對象，探究實現(xiàn)了一種能用于該圖像中時間戳信息提取的方法。為挖掘這些歷史數(shù)據(jù)的現(xiàn)代研究價值，使用現(xiàn)代計算機技術(shù)自動提取這些掃描圖像中時間戳信息并寫入數(shù)據(jù)頭文件中。
　　為實現(xiàn)太陽掃描圖像中時間戳信息的提取，本文克服四方面困難，完成圖像中時間戳信息提取方法的開

2、發(fā)：
　　針對圖像中時間戳信息位置不固定的問題，本文采用Hough變換太陽圓檢測與投影分割相結(jié)合的分割方法完成時間戳信息區(qū)域的分割。首先將圖像進行降采樣，得到較小的圖像，再使用Hough變換的方法對圖像中太陽圓進行檢測，在保證精確度的同時極大降低運算復(fù)雜度；其次，使用基于Sauvola方法的拉伸變換，然后使用投影分割法精確地分割出時間戳信息列區(qū)域。
　　針對太陽掃描圖像對比度較低或光照不均的問題，本文創(chuàng)新性提出一種基于全局和

3、局部相結(jié)合的圖像二值化閾值計算方法。該方法使用小閾值的全局閾值和T.R.Singh局部閾值同時對原圖二值化，并使用二者的點積作為最后的二值化結(jié)果，能有效地從低對比度或光照不均的圖像中分割出字符圖像。
　　針對太陽掃描圖像中字符位置不確定性的問題，本文利用字符筆畫的一致性，對二值化后的圖像，采用筆畫寬度變換（SWT）算法，實現(xiàn)圖像中隨機位置上字符的定位分割。
　　針對如何準確識別分割后字符圖像的問題，本文采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（

4、CNN）對分割出來的字符進行有監(jiān)督地訓練，得到能使用于該類太陽掃描圖像中時間戳信息字符識別的知識表達，對后續(xù)分割從圖像中分割處理的時間戳信息字符圖像進行識別，最終得到識別后的時間戳信息。
　　最后，本文隨機抽取NSO太陽掃描圖像269張，并使用本文提出的時間戳信息字符分割方法對圖像進行分割，得到3596個字符圖像，使用其中3000個字符圖像構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練樣本庫，剩下的596個字符圖像作為測試樣本集，實驗結(jié)果表明本文方法對測試