TY - JOUR A2 - 风扇，丁俊晖AU - 强，镇坪AU - 白，白先勇AU - 张，青灰AU - 林，红PY - 2019 DA - 2019年11月7日TI - CME的自动检测方法基于自适应背景学习技术SP - 6582104 VL - 2019 AB - 在本文中，我们描述了一种技术，其使用自适应背景学习方法从SOHO / LASCO C2的图像序列自动检测CME（日冕物质抛射）。该方法包括几个模块：自适应背景模块，候选CME区域检测模块，和CME检测模块。该方法的核心是基于自适应背景学习，其中的CME被假定为向外运行差的时间序列观察到前景运动物体。使用静态和动态特性，电晕观测场景模型能更准确地描述复杂的背景。此外，虽然有效过滤他们的噪声的方法可以检测在电晕序列的微妙变化。我们应用这个方法一个月连续日冕图像，比较了CDAW，仙人掌，种子和CORIMP目录中的结果，发现在自动方法了良好的检测率。它检测到的有关在CDAW CME目录，它是由人的视觉检查确定所列的CME的73％。目前，所导出的参数是位置角度，角宽度，线速度，最小速度和CMES的最大速度。还可在需要时轻松地添加其他参数。 SN - 1687-7969 UR - https://doi.org/10.1155/2019/6582104 DO - 10.1155/2019/6582104 JF - Advances in Astronomy PB - Hindawi KW - ER -