屈會(huì)雪 楊云飛 馮 松 王 鋒 鄧 輝 季凱帆
(昆明理工大學(xué)信息工程與自動(dòng)化學(xué)院昆明650500)
黑子周圍光球亮點(diǎn)的特征提取與比較?
屈會(huì)雪 楊云飛 馮 松 王 鋒 鄧 輝 季凱帆?
(昆明理工大學(xué)信息工程與自動(dòng)化學(xué)院昆明650500)
光球亮點(diǎn)是位于米粒暗徑中的小尺度發(fā)亮結(jié)構(gòu),普遍認(rèn)為它是千高斯磁流管的足點(diǎn).采用云南澄江撫仙湖1 m新真空太陽(yáng)望遠(yuǎn)鏡(New Vacuum Solar Telescope, NVST)在TiO波段的NOAA 11598觀測(cè)數(shù)據(jù),研究黑子周圍光球亮點(diǎn)的特性變化.首先識(shí)別黑子,通過(guò)形態(tài)學(xué)膨脹技術(shù)把黑子外圍劃分為4個(gè)環(huán)形區(qū)域,然后采用一個(gè)結(jié)合了拉普拉斯與形態(tài)學(xué)技術(shù)的自動(dòng)算法識(shí)別亮點(diǎn),并在三維時(shí)空立方體中跟蹤亮點(diǎn)的演化,最后研究了4個(gè)環(huán)形區(qū)域中亮點(diǎn)的特性變化,包括密度、強(qiáng)度、面積、形狀和速度.統(tǒng)計(jì)結(jié)果和假設(shè)檢驗(yàn)均表明位于黑子外圍不同區(qū)域的光球亮點(diǎn)的密度、等效直徑和速度明顯受黑子強(qiáng)磁場(chǎng)的影響,其峰值不在最靠近黑子的區(qū)域,而是位于第2個(gè)區(qū)域,并隨著遠(yuǎn)離黑子,其密度減小,直徑減小而速度增加;最大強(qiáng)度比總體呈現(xiàn)出逐漸減小的趨勢(shì);而形狀基本沒(méi)有變化,與所處的區(qū)域無(wú)關(guān).
太陽(yáng):光球,技術(shù):圖像處理,方法:數(shù)據(jù)分析,方法:統(tǒng)計(jì)
在太陽(yáng)光球中,存在于米粒暗徑的小尺度和短壽命的增亮現(xiàn)象稱為光球亮點(diǎn)(photospheric bright points,PBPs).目前普遍認(rèn)為,光球亮點(diǎn)與磁場(chǎng)有著密切的關(guān)系,是目前觀測(cè)手段能夠分辨的最小磁結(jié)構(gòu).通過(guò)研究光球亮點(diǎn)可以促進(jìn)太陽(yáng)磁場(chǎng)的研究,促進(jìn)更深層和更熱的等離子體和日冕加熱等太陽(yáng)物理現(xiàn)象的研究[1?3].
光球亮點(diǎn)在太陽(yáng)表面分布的密度約在1%~6%[4]之間,它的等效直徑約為100~300 km[5?8],最大強(qiáng)度比為0.8~1.8[4,9?10],其形狀近似圓形,也有部分呈條狀[4],水平運(yùn)動(dòng)速度為1~7 km·s?1[4,6,11?13].普遍認(rèn)為,活動(dòng)區(qū)中的亮點(diǎn)與寧?kù)o區(qū)相比更加密集[4,14],其等效直徑更大[6,14?15],強(qiáng)度更強(qiáng)[4],而速度卻更慢[16?18].但是,也有文獻(xiàn)得出了不同的結(jié)論.比如,Romano等[14]認(rèn)為活動(dòng)區(qū)和寧?kù)o區(qū)的亮點(diǎn)平均強(qiáng)度比分別約為1.05和1.09; Feng等[4]認(rèn)為活動(dòng)區(qū)和寧?kù)o區(qū)的亮點(diǎn)等效直徑?jīng)]有什么不同.
黑子是太陽(yáng)表面上強(qiáng)磁場(chǎng)的聚集區(qū)域,在黑子周圍也分布著大量的光球亮點(diǎn),研究黑子外圍從內(nèi)到外不同區(qū)域的光球亮點(diǎn)特性對(duì)了解黑子的形成以及對(duì)周圍的磁場(chǎng)影響具有重大意義.本文采用1 m新真空太陽(yáng)望遠(yuǎn)鏡[19?20]在TiO波段觀測(cè)到的一組活動(dòng)區(qū)數(shù)據(jù)來(lái)研究黑子外圍亮點(diǎn)的特性變化,主要包括密度、強(qiáng)度、面積、形狀和速度.文章的結(jié)構(gòu)如下:第2章簡(jiǎn)單介紹了數(shù)據(jù)來(lái)源;第3章介紹了識(shí)別和跟蹤光球亮點(diǎn)的方法;第4章介紹了光球亮點(diǎn)特性的統(tǒng)計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果;第5章進(jìn)行了總結(jié).
我們采用了NVST的一組TiO(705.8 nm)時(shí)間序列圖像.觀測(cè)對(duì)象為2012年10月29日06:03:37UT—06:43:25UT的一個(gè)活動(dòng)區(qū)(NOAA 11598),時(shí)間分辨率大約為40 s,像元分辨率為0.041 arcsec·pixel?1,整個(gè)視場(chǎng)為73.8 arcsec×82 arcsec.該數(shù)據(jù)由云南天文臺(tái)南方基地科研組進(jìn)行了高分辨重建處理.序列圖像采用Yang等[21]的方法進(jìn)行了對(duì)齊.圖1為序列中的第1幀高分辨率像,在那些米粒暗徑之間有增亮結(jié)構(gòu).
圖1 云南天文臺(tái)澄江撫仙湖觀測(cè)站1 m新真空太陽(yáng)望遠(yuǎn)鏡在2012年10月29日6時(shí)3分37秒觀測(cè)的高分辨率像Fig.1The NOAA 11598 image observed by NVST at 06:03:37UT on 2012 October 29 with the TiO filter
3.1 黑子外圍分區(qū)
為了研究黑子外圍的亮點(diǎn)從內(nèi)到外的特性變化規(guī)律,首先采用區(qū)域增長(zhǎng)的方法識(shí)別黑子,然后采用形態(tài)學(xué)中的膨脹運(yùn)算以黑子為中心進(jìn)行了區(qū)域的劃分.
膨脹是形態(tài)學(xué)圖像處理的基礎(chǔ)運(yùn)算,是指將圖像或圖像的一部分區(qū)域(稱為A)與核(稱為B)進(jìn)行卷積[22],即計(jì)算核B覆蓋區(qū)域像素的最大值,并把最大值賦值給核原點(diǎn)對(duì)應(yīng)的像素.在數(shù)學(xué)上,膨脹定義為集合運(yùn)算,A被B膨脹,記為A⊕B,定義為[22]:
其中,?為空集,B為結(jié)構(gòu)元素,A被B膨脹是所有結(jié)構(gòu)元素原點(diǎn)位置組成的集合,其中映射并平移后的B至少與A的某些部分重疊.
我們以黑子的質(zhì)心為中心,分別采用5 arcsec、10 arcsec、15 arcsec、20 arcsec為半徑向外膨脹依次得到4個(gè)環(huán)形區(qū)域,從靠近黑子到視場(chǎng)邊界依次記作1區(qū)、2區(qū)、3區(qū)和4區(qū),如圖2所示.
圖2 黑子外圍的4個(gè)分區(qū)Fig.2 Four regions outside the sunspots
3.2 亮點(diǎn)的識(shí)別
接下來(lái),我們對(duì)每一幀圖像中的亮點(diǎn)進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別.算法主要由以下幾個(gè)步驟組成:(1)將黑子區(qū)域賦值為0得到圖像I1;(2)考慮到黑子的半影邊界會(huì)產(chǎn)生較大的梯度差,對(duì)標(biāo)記出黑子的二值圖通過(guò)膨脹20個(gè)像元后(保證黑子邊界完全覆蓋)取反得到I2; (3)對(duì)I1用結(jié)構(gòu)為[?1?1?1;?1 8?1;?1?1?1]的拉普拉斯算子卷積得到I3;(4)I3與圖I2相乘得到I4;(5)計(jì)算I4的均值μ和標(biāo)準(zhǔn)差σ,通過(guò)反復(fù)實(shí)驗(yàn)后選取μ+2.8σ為閾值提取亮點(diǎn)的候選種子圖I5;(6)根據(jù)光球亮點(diǎn)存在于米粒暗徑這一特征,計(jì)算I5中每個(gè)候選種子的邊緣像元位于暗徑的比例,如果超過(guò)閾值0.6則認(rèn)為是亮點(diǎn),否則去掉,最終得到I6.關(guān)于算法中閾值的選擇問(wèn)題,Feng等[4]在文中有詳細(xì)的討論.考慮到該組數(shù)據(jù)的右下角有很多磁孔,為了避免對(duì)4個(gè)區(qū)域的統(tǒng)計(jì)產(chǎn)生影響,我們?nèi)サ袅怂袇^(qū)域右下角的亮點(diǎn).識(shí)別的亮點(diǎn)在原圖點(diǎn)亮如圖3所示.
圖3 識(shí)別的亮點(diǎn)在原圖點(diǎn)亮Fig.3 The bright points highlighted on the TiO image
3.3 亮點(diǎn)的跟蹤
在每一幀圖像上識(shí)別出亮點(diǎn)之后,我們接著在時(shí)間序列圖像中跟蹤其演化過(guò)程.跟蹤的關(guān)鍵技術(shù)是確定被跟蹤目標(biāo)在前后圖像中的對(duì)應(yīng)關(guān)系,主要方法有:最近鄰法(Muller等[23]、S′anchez Almeida等[9]、Crockett等[24]、Utz等[16]、Abramenko等[25])、局部相關(guān)跟蹤(Local Correlation Tracking,LCT)技術(shù)(M¨ostl等[17]、Keys等[11?12])、三維亮點(diǎn)樹(shù)跟蹤(Berger等[13]、Yang等[26]).根據(jù)現(xiàn)有的高分辨率圖像觀測(cè)資料和研究成果,可以估算出在時(shí)間間隔為40 s的序列圖像中,亮點(diǎn)的水平位移在280 km以下(最大水平運(yùn)動(dòng)速度不超過(guò)7 km·s?1),也就是說(shuō)小于一個(gè)光球亮點(diǎn)的尺寸,這意味著亮點(diǎn)在相鄰幀的時(shí)間軸上會(huì)有位置重疊,即在立體空間上它們具有關(guān)聯(lián)性.因此采用三維時(shí)空立方體的思想對(duì)光球亮點(diǎn)進(jìn)行跟蹤是可行的.我們建立了一個(gè)三維坐標(biāo)系(x,y,t),x和y是平面坐標(biāo),t是時(shí)間坐標(biāo),然后采用三維空間中特征相鄰的方法來(lái)解決亮點(diǎn)的三維跟蹤問(wèn)題.假設(shè)p和q是三維立方體中的兩個(gè)點(diǎn),分別表示為:p=(px,py,pt),q=(qx,qy,qt),如果滿足|px?qx|≤1,|py?qy|≤1,|pt?qt|≤1,則稱為26聯(lián)通.從圖4中能看出,26聯(lián)通是最能表現(xiàn)亮點(diǎn)在三維時(shí)空立方體中演化的一種方式.
圖4 26聯(lián)通模型Fig.4 The diagram of 26-adjacent model
我們對(duì)62張連續(xù)圖像識(shí)別出的亮點(diǎn)采用26聯(lián)通來(lái)標(biāo)記每一個(gè)亮點(diǎn)的三維演化結(jié)構(gòu),圖5是連續(xù)24幀的一個(gè)局部區(qū)域的立方體結(jié)構(gòu).可以看出,其中有些簡(jiǎn)單的圓柱狀結(jié)構(gòu),還有些錯(cuò)綜復(fù)雜的樹(shù)狀結(jié)構(gòu).如果一個(gè)亮點(diǎn)在生命期中沒(méi)有發(fā)生過(guò)合并或者分裂,則稱之為孤立點(diǎn),否則稱為非孤立點(diǎn).在三維立方體中,孤立點(diǎn)的演化過(guò)程可用一個(gè)圓柱狀結(jié)構(gòu)來(lái)描述,其水平速度就顯示為這個(gè)圓柱狀結(jié)構(gòu)在時(shí)間軸上的扭曲情況,而生命周期就是這個(gè)圓柱狀結(jié)構(gòu)在時(shí)間軸上的開(kāi)始和截止.去掉了637個(gè)只出現(xiàn)了1幀的短命噪聲后,62張圖中一共識(shí)別了80677個(gè)亮點(diǎn),這些亮點(diǎn)產(chǎn)生了10002個(gè)三維的演化結(jié)構(gòu).為了研究亮點(diǎn)的完整演化過(guò)程,我們把第1幀已經(jīng)出現(xiàn)或最后1幀還沒(méi)結(jié)束的36566個(gè)亮點(diǎn)構(gòu)成的1297個(gè)三維演化結(jié)構(gòu)去掉,這些亮點(diǎn)大多為非孤立點(diǎn),其中第1幀已經(jīng)出現(xiàn)并且最后一幀還沒(méi)有結(jié)束的非孤立三維演化結(jié)構(gòu)共20個(gè).剩下的44111個(gè)亮點(diǎn)構(gòu)成的8705個(gè)三維演化結(jié)構(gòu)中有16919個(gè)孤立亮點(diǎn)產(chǎn)生了5837個(gè)孤立的三維演化結(jié)構(gòu).
圖5 連續(xù)16 min的三維時(shí)空立方體Fig.5 A segment of 3D space-time cube with a time span of 16 min
我們分別對(duì)4個(gè)環(huán)形區(qū)域中的光球亮點(diǎn)的密度、孤立點(diǎn)的最大強(qiáng)度比(最大強(qiáng)度/寧?kù)o區(qū)域的平均強(qiáng)度)、孤立點(diǎn)的等效直徑(面積看作等效圓)、孤立點(diǎn)的扁平程度(長(zhǎng)軸/短軸)、孤立點(diǎn)的速度這幾個(gè)主要特性做了統(tǒng)計(jì),統(tǒng)計(jì)結(jié)果見(jiàn)表1(表1中描述了4個(gè)區(qū)域不同特性的均值和標(biāo)準(zhǔn)差).其中,在密度的計(jì)算中,由于不需要考慮時(shí)間演化,我們采用的是62張圖中識(shí)別的80677個(gè)亮點(diǎn)進(jìn)行相關(guān)統(tǒng)計(jì).4個(gè)區(qū)域從1到4區(qū)分別對(duì)應(yīng)的亮點(diǎn)數(shù)是:24003、24273、20886、11515.在最大強(qiáng)度比、等效直徑、扁平程度和速度的統(tǒng)計(jì)中,我們采用的是具有完整生命期的孤立亮點(diǎn)數(shù)據(jù).4個(gè)區(qū)域從1到4區(qū)分別對(duì)應(yīng)的亮點(diǎn)數(shù)是:5710、4698、3765、2746,分別產(chǎn)生了1970、1621、1299、947個(gè)三維演化結(jié)構(gòu).
表1 4個(gè)區(qū)域光球亮點(diǎn)不同特征的參數(shù)值Table 1 The parameters of the bright points in the four regions
4.1 光球亮點(diǎn)的密度統(tǒng)計(jì)
每個(gè)區(qū)域的光球亮點(diǎn)的密度用環(huán)形區(qū)域亮點(diǎn)面積和除以環(huán)形區(qū)域總面積來(lái)計(jì)算.我們分別計(jì)算了62幅圖的4個(gè)區(qū)域的亮點(diǎn)密度,并用直方圖求密度的均值.如圖6所示,區(qū)域1到4的密度均值分別為0.025、0.029、0.025、0.018,這意味著光球亮點(diǎn)的密度分布不均勻,最靠近黑子的區(qū)域亮點(diǎn)并不多,而第2個(gè)區(qū)域的亮點(diǎn)覆蓋面積最大,隨著距離增大,密度逐漸變小.Romano等[14]以磁孔為中心徑向分了7個(gè)區(qū)域?qū)α咙c(diǎn)的個(gè)數(shù)與區(qū)域總面積的比也做過(guò)研究,他們認(rèn)為從內(nèi)到外其濃度逐漸減小.與Romano不同的是,我們研究的是一個(gè)成熟黑子的外圍區(qū)域.最靠近黑子的區(qū)域可能受黑子強(qiáng)磁場(chǎng)的影響,亮點(diǎn)反而相對(duì)較少,而隨著距離的增加,磁場(chǎng)逐漸減弱,也導(dǎo)致了亮點(diǎn)密度的降低.可以看出,從第2個(gè)區(qū)域到遠(yuǎn)離黑子的區(qū)域,其規(guī)律和Romano是一致的.此外,Feng等[4]采用G波段圖得出活動(dòng)區(qū)和寧?kù)o區(qū)的密度分別約為1.3%和0.7%,這也意味著磁場(chǎng)相對(duì)強(qiáng)的區(qū)域亮點(diǎn)的密度大.為了證明實(shí)驗(yàn)結(jié)果的可靠性,我們把每個(gè)區(qū)域的數(shù)據(jù)作為樣本,進(jìn)行了雙樣本的T檢驗(yàn).T檢驗(yàn)可以用來(lái)比較兩組數(shù)據(jù)的均值在統(tǒng)計(jì)上是否有顯著差異.檢驗(yàn)結(jié)果表明,兩個(gè)相鄰區(qū)域存在顯著性差異,這意味著不同區(qū)域亮點(diǎn)的密度分布確實(shí)是不同的.
圖6 4個(gè)區(qū)域亮點(diǎn)的密度比較Fig.6 The density distributions of bright points in the four regions
4.2 孤立點(diǎn)的等效直徑統(tǒng)計(jì)
我們將光球亮點(diǎn)的面積等效為圓來(lái)計(jì)算其等效直徑,然后對(duì)4個(gè)區(qū)域的亮點(diǎn)等效直徑的分布進(jìn)行擬合,都能很好地滿足正態(tài)函數(shù).如圖7(a)所示,類似于密度,黑子周圍孤立點(diǎn)的等效直徑為166 km,第2區(qū)域略有增加,并隨著遠(yuǎn)離黑子,等效直徑逐漸減小到157 km.Romano等[14]得出活動(dòng)區(qū)和寧?kù)o區(qū)的等效直徑分別約為268 km和218 km,而磁孔附近7個(gè)區(qū)域的亮點(diǎn)等效直徑的峰值逐漸增加,同時(shí)得出均值卻沒(méi)有明顯變化. Romano得出的結(jié)果和我們有所不同,作者在文中說(shuō)明該組數(shù)據(jù)因?yàn)樽赃m應(yīng)光學(xué)的原因?qū)е轮苓叺膱D像質(zhì)量下降引起亮點(diǎn)的面積增加.Feng等[4]采用G波段圖得到活動(dòng)區(qū)等效直徑分別約為(224±45)km,寧?kù)o區(qū)約為(232±40)km,但他們認(rèn)為活動(dòng)區(qū)和寧?kù)o區(qū)的結(jié)果沒(méi)有本質(zhì)上的差別.最近,Keys等[27]得出活動(dòng)區(qū)和寧?kù)o區(qū)的等效直徑分別約為190 km和175 km.我們也對(duì)等效直徑進(jìn)行了雙樣本T假設(shè)檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果表明相鄰區(qū)域間存在顯著性差異.
4.3 孤立點(diǎn)的最大強(qiáng)度比統(tǒng)計(jì)
光球亮點(diǎn)的最大強(qiáng)度比=亮點(diǎn)的最大強(qiáng)度/寧?kù)o區(qū)域的平均強(qiáng)度,其中寧?kù)o區(qū)域指去掉黑子和磁孔的區(qū)域.4個(gè)區(qū)域的最大強(qiáng)度比均符合正態(tài)分布,從圖7(b)和表1可看出孤立點(diǎn)的最大強(qiáng)度比的均值約為1.05,雖然差別很小,但可以看出從1區(qū)到4區(qū)逐漸變小.Romano等[14]認(rèn)為磁孔附近的亮點(diǎn)的平均強(qiáng)度比(亮點(diǎn)的平均強(qiáng)度/寧?kù)o區(qū)域的平均強(qiáng)度)為1.09,最外圍為1.05,從內(nèi)到外逐漸減小,這和我們的結(jié)論是一致的;Feng等[4]得到活動(dòng)區(qū)和寧?kù)o區(qū)的最大強(qiáng)度比分別為1.6和1.3.這都意味著磁場(chǎng)強(qiáng)的地方,亮點(diǎn)有更亮的趨勢(shì).T檢驗(yàn)顯示最大強(qiáng)度比的1區(qū)和2區(qū)、3區(qū)和4區(qū)不存在顯著性差異,但是2區(qū)和3區(qū)存在差異,這意味著總體來(lái)說(shuō),強(qiáng)度從內(nèi)到外具有逐漸變小的趨勢(shì).
圖7 4個(gè)區(qū)域的不同特性比較Fig.7 The parameter distributions of bright points in the four regions
4.4 孤立點(diǎn)的形狀統(tǒng)計(jì)
普遍認(rèn)為孤立亮點(diǎn)的形狀絕大多數(shù)為圓形,少部分為橢圓,我們采用亮點(diǎn)的長(zhǎng)軸/短軸來(lái)衡量其扁平程度,長(zhǎng)軸短軸比越接近1說(shuō)明光球亮點(diǎn)的形狀越接近圓形.從圖7(c)孤立點(diǎn)的長(zhǎng)軸短軸比概率密度分布圖可以看出,黑子周圍4個(gè)區(qū)域孤立點(diǎn)的偏心率峰值依次為:1.394、1.386、1.367、1.375.總體來(lái)看,呈現(xiàn)出下降的趨勢(shì),也就是趨向于圓形,但是不得不注意的是標(biāo)準(zhǔn)差都非常大.Feng等[4]得出的結(jié)論是大約50%的光球亮點(diǎn)的長(zhǎng)軸短軸比小于1.5,而且寧?kù)o區(qū)和活動(dòng)區(qū)幾乎沒(méi)有差別.T檢驗(yàn)表明這4個(gè)區(qū)域間均不存在顯著性差異,這與Feng等人的結(jié)論是一致的,也就意味著亮點(diǎn)的形狀與所在區(qū)域無(wú)關(guān),與磁場(chǎng)強(qiáng)弱無(wú)關(guān).
4.5 孤立點(diǎn)的水平速度統(tǒng)計(jì)
T檢驗(yàn)結(jié)果顯示1區(qū)和2區(qū)、2區(qū)和4區(qū)都存在顯著性差異,所以可以認(rèn)為黑子外圍的從內(nèi)到外的區(qū)域,亮點(diǎn)的速度開(kāi)始有所下降,然后又逐漸增加.
本文采用NVST在TiO波段的一組活動(dòng)區(qū)編號(hào)為11598的觀測(cè)數(shù)據(jù),研究了黑子外圍亮點(diǎn)的密度、強(qiáng)度、面積、形狀和速度的變化規(guī)律.我們首先用區(qū)域增長(zhǎng)方法識(shí)別了黑子,通過(guò)形態(tài)學(xué)膨脹運(yùn)算將黑子外圍劃分為4個(gè)環(huán)形區(qū)域,采用一個(gè)結(jié)合拉普拉斯和形態(tài)學(xué)技術(shù)的算法識(shí)別出每幅圖像的光球亮點(diǎn),然后利用三維聯(lián)通技術(shù)對(duì)三維時(shí)空立方體中的亮點(diǎn)跟蹤其演化,最后對(duì)每個(gè)區(qū)域中的亮點(diǎn)的特性進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,并進(jìn)行了雙樣本T假設(shè)檢驗(yàn).結(jié)果表明黑子外圍從內(nèi)到外區(qū)域中的光球亮點(diǎn),其分布密度、面積和速度明顯受黑子強(qiáng)磁場(chǎng)的影響,其峰值不在最靠近黑子的區(qū)域,而是位于第2個(gè)區(qū)域,隨著遠(yuǎn)離黑子,密度減小,直徑減小而速度增加.最大強(qiáng)度比總體呈現(xiàn)出逐漸減小的趨勢(shì),而其形狀與所處的區(qū)域無(wú)關(guān),基本保持不變.研究黑子周圍的光球亮點(diǎn)對(duì)進(jìn)一步研究太陽(yáng)磁場(chǎng)的演化、色球和日冕加熱、太陽(yáng)風(fēng)加速等具有重要的意義.
本文得到了黑子周圍亮點(diǎn)的一些基本特性的變化規(guī)律,但由于該組數(shù)據(jù)的視場(chǎng)不夠大,黑子外圍的區(qū)域相對(duì)較小,因此還未能探究到更遠(yuǎn)離黑子的區(qū)域.在今后的工作中,需要結(jié)合磁圖進(jìn)一步深入研究.
致謝感謝中國(guó)科學(xué)院云南天文臺(tái)撫仙湖太陽(yáng)觀測(cè)基地提供的高分辨率觀測(cè)資料.
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Properties of Photospheric Bright Points outside Sunspots
QU Hui-xueYANG Yun-feiFENG SongWANG FengDENG HuiJI Kai-fan
(Faculty of Information Engineering and Automation,Kunming University of Science and Technology,Kunming 650500)
Photospheric bright points are tiny bright features located in intergranular lanes.They are widely believed as the foot points of magnetic flux tubes.In this paper,various properties of bright points outside NOAA 11598 sunspots are analyzed using the TiO-band data detected by the 1-m New Vacuum Solar Telescope of Yunnan Observatories,which is located at the Fuxian Solar Physics Observing Station,Yunnan Province.We divide the periphery of the sunspot into four annular regions based on the dilation technology of image morphology.Then,a Laplacian and morphological dilation algorithm is used to identify bright points,and a three-dimensional segment algorithm is applied to track the evolution of bright points.Finally,we detect the parameters of the bright points in the four annular regions,including the density,intensity,size,shape, and velocity.Statistical results show that the density,size,and velocity of photospheric bright points are obviously a ff ected by the strong magnetic fields of sunspots,and their peak values are in the second region instead of the closest region of the sunspot.The bright points decrease their densities and sizes,but increase their velocities with the distance away from the sunspot center.Additionally,the maximum intensity contrast presents the decreasing trend.However,the bright point shapes are basically invariant, and independent of this distance.
sun:photosphere,techniques:image processing,methods:data analysis, methods:statistical
P182;
A
10.15940/j.cnki.0001-5245.2015.05.005
2015-02-03收到原稿,2015-03-11收到修改稿
?國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(11303011,11263004,11463003,11163004,U1231205)資助
?jikaifan@cnlab.net