耿成杰，李潤(rùn)鑫，劉 輝，尚振宏

(1. 昆明理工大學(xué)信息工程與自動(dòng)化學(xué)院，云南 昆明 650500；2. 昆明理工大學(xué)云南省計(jì)算機(jī)技術(shù)應(yīng)用重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，云南 昆明 650500；3. 中國(guó)科學(xué)院云南天文臺(tái)，云南 昆明 650216；4. 昆明理工大學(xué)云南省人工智能重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，云南 昆明 650500)

日冕噴流是太陽(yáng)外層大氣(日冕)中普遍存在的太陽(yáng)瞬變現(xiàn)象[1]，是沿著開(kāi)放磁力線(xiàn)運(yùn)動(dòng)的等離子體流，在不同位置和不同波段觀測(cè)到的噴流具有不同的形態(tài)學(xué)和動(dòng)態(tài)學(xué)特征[2]。近年來(lái)的研究表明，日冕噴流在分析太陽(yáng)磁場(chǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、加熱局地日冕以及加速太陽(yáng)風(fēng)等方面可能起著十分重要的作用，同時(shí)噴流經(jīng)常伴隨著耀斑、暗條和日冕物質(zhì)拋射(Coronal Mass Ejection, CME)等太陽(yáng)活動(dòng)現(xiàn)象[3]。

文[4]通過(guò)隨機(jī)選擇20個(gè)X射線(xiàn)噴流和極紫外波段噴流分析得出，這20個(gè)噴流都起源于迷你暗條爆發(fā)，并且暗條的噴發(fā)始于噴流基部亮點(diǎn)附近。在噴流噴發(fā)過(guò)程中存在迷你暗條的上升運(yùn)動(dòng)，在暗條到達(dá)噴流頂端之前，測(cè)量得到的暗條平均長(zhǎng)度等于X射線(xiàn)噴流的平均寬度，這與噴流噴發(fā)是由微暗條噴發(fā)驅(qū)動(dòng)的觀點(diǎn)一致。文[5]首次對(duì)日冕爆裂噴流和由它引起的同時(shí)發(fā)生氣泡狀和噴流狀日冕物質(zhì)拋射的活動(dòng)現(xiàn)象進(jìn)行分析，提出了一個(gè)解釋日冕爆裂噴流的模型，對(duì)日冕爆裂噴流的冷熱分量和對(duì)應(yīng)動(dòng)態(tài)相關(guān)的日冕物質(zhì)拋射現(xiàn)象進(jìn)行解釋?zhuān)簢娏骼浞至渴怯蓢娏鞯撞康陌禇l噴發(fā)引起，并進(jìn)一步導(dǎo)致氣泡狀日冕物質(zhì)拋射；噴流狀日冕物質(zhì)拋射與噴流熱分量有關(guān)，熱分量是限制暗條的閉合場(chǎng)與周?chē)_(kāi)放場(chǎng)磁力線(xiàn)重新聯(lián)接而產(chǎn)生的向外移動(dòng)的熱等離子體。文[6]使用太陽(yáng)動(dòng)力學(xué)天文臺(tái)衛(wèi)星的大氣成像儀、日震學(xué)與磁場(chǎng)成像儀(Helioseismic and Magnetic Imager, HMI)的圖像數(shù)據(jù)和1 m新真空太陽(yáng)望遠(yuǎn)鏡(New Vacuum Solar Telescope, NVST)的Hα線(xiàn)心圖像數(shù)據(jù)對(duì)噴流的演化和噴流源區(qū)兩個(gè)相鄰暗條細(xì)絲間的變化進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)，該雙向環(huán)狀噴流的爆發(fā)是由于噴流源區(qū)相鄰暗條細(xì)絲間的磁重聯(lián)導(dǎo)致，和目前普遍認(rèn)為的雙向噴流的觸發(fā)機(jī)制有很大不同。

隨著太陽(yáng)觀測(cè)設(shè)備的發(fā)展，高時(shí)空分辨率的日冕圖像數(shù)據(jù)越來(lái)越多，通過(guò)圖像處理技術(shù)從海量數(shù)據(jù)中自動(dòng)檢測(cè)日冕噴流，有助于研究人員對(duì)噴流的形成過(guò)程、觸發(fā)機(jī)制以及噴流對(duì)日冕的加熱和太陽(yáng)風(fēng)加速背后的物理規(guī)律的研究，同時(shí)也能夠?yàn)榉治鰢娏髋c暗條、日冕物質(zhì)拋射等伴隨活動(dòng)現(xiàn)象之間的內(nèi)在聯(lián)系提供便利。

文[7]將索貝爾(Sobel)邊緣檢測(cè)和霍夫(Hough)變換相結(jié)合對(duì)太陽(yáng)動(dòng)力學(xué)天文臺(tái)的大氣成像儀觀測(cè)數(shù)據(jù)中的日冕噴流進(jìn)行檢測(cè)，并將檢測(cè)的日冕噴流相應(yīng)的活動(dòng)持續(xù)時(shí)間、長(zhǎng)寬度和視線(xiàn)速度等參數(shù)存入日球物理學(xué)事件知識(shí)庫(kù)(Heliophysics Event Knowledgebase, HEK)?；舴蜃儞Q將檢測(cè)對(duì)象從目標(biāo)空間轉(zhuǎn)換到參數(shù)空間，避免了在目標(biāo)空間檢測(cè)時(shí)的分類(lèi)運(yùn)算，但是該方法比較依賴(lài)原始圖像空間中檢測(cè)對(duì)象的曲線(xiàn)表達(dá)式。而日冕噴流在形態(tài)上復(fù)雜多變，邊緣曲線(xiàn)的表達(dá)式難以確定，造成檢測(cè)效果不佳。文[8-9]使用幀間差分法對(duì)日出(Hinode)衛(wèi)星X射線(xiàn)望遠(yuǎn)鏡(X-ray Telescope, XRT)觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測(cè)，并對(duì)檢測(cè)的噴流長(zhǎng)度、速度等參數(shù)進(jìn)行計(jì)算和統(tǒng)計(jì)分析。幀間差分法原理簡(jiǎn)單，易于實(shí)現(xiàn)，但是對(duì)噴流運(yùn)動(dòng)速度緩慢和強(qiáng)度較弱時(shí)的檢測(cè)結(jié)果不理想。文[2]首先對(duì)1 m新真空太陽(yáng)望遠(yuǎn)鏡觀測(cè)的多個(gè)Hα日浪事件進(jìn)行研究，得到該類(lèi)事件的觀測(cè)特性和主觀判斷結(jié)果，然后對(duì)觀測(cè)數(shù)據(jù)中比較暗的結(jié)構(gòu)(黑子、暗條和針狀體等)進(jìn)行標(biāo)記，再利用閾值分割方法分離觀測(cè)數(shù)據(jù)中的暗結(jié)構(gòu)，排除已經(jīng)標(biāo)記的暗結(jié)構(gòu)，將剩余的暗結(jié)構(gòu)和主觀判斷結(jié)果進(jìn)行比較，最終得到Hα日浪。該方法需要對(duì)黑子、暗條等結(jié)構(gòu)進(jìn)行標(biāo)記，比較費(fèi)時(shí)。

事實(shí)上，日冕噴流的檢測(cè)可以看作在日冕序列圖像中檢測(cè)突變，或者是從復(fù)雜隨機(jī)變化的背景中檢測(cè)有規(guī)律變化的噴流活動(dòng)。因此，如何實(shí)現(xiàn)復(fù)雜變化背景與稀疏前景的分離是檢測(cè)日冕噴流的關(guān)鍵?？焖亵敯粜灾鞒煞址治龇椒ㄔ谶\(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)中有廣泛的應(yīng)用。本文用該方法對(duì)太陽(yáng)動(dòng)力學(xué)天文臺(tái)的大氣成像儀觀測(cè)數(shù)據(jù)中不同時(shí)間段、不同波段、不同觀測(cè)位置的日冕噴流進(jìn)行檢測(cè)。檢測(cè)結(jié)果表明，該方法與傳統(tǒng)的幀間差分法相比能夠檢出更加完整的噴流，檢出的噴流區(qū)域孔洞較少，比較連續(xù)。

1 太陽(yáng)動(dòng)力學(xué)天文臺(tái)/大氣成像儀實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

太陽(yáng)動(dòng)力學(xué)天文臺(tái)是美國(guó)國(guó)家航空航天局(National Aeronautics and Space Administration, NASA)于2010年2月發(fā)射的一顆空間天氣衛(wèi)星，搭載的大氣成像儀具有較高的時(shí)空分辨率，能夠?yàn)檫M(jìn)一步研究太陽(yáng)爆發(fā)活動(dòng)提供高質(zhì)量的觀測(cè)圖像數(shù)據(jù)。本文使用兩組不同時(shí)間段、不同波段和不同觀測(cè)位置的日冕噴流實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)集Ⅰ：波段為17.1 nm和19.3 nm，視場(chǎng)范圍449 × 179像元，像元分辨率為0.6″/pixel，視場(chǎng)中心坐標(biāo)(205.2″，-253.8″)。17.1 nm波段的觀測(cè)時(shí)間為2014年10月4日10:10:00～10:41:00(UT)，共156幀圖像；19.3 nm波段的觀測(cè)時(shí)間為2014年10月4日10:10:08～10:41:08(UT)，共156幀圖像，時(shí)間分辨率都為12 s。數(shù)據(jù)集Ⅱ：波段為17.1 nm和19.3 nm，視場(chǎng)范圍186 × 313像元，像元分辨率為0.6″/pixel，視場(chǎng)中心坐標(biāo)(-219″，-366.9″)。17.1 nm波段的觀測(cè)時(shí)間為2014年3月3日19:10:00～20:05:00(UT)，共276幀圖像；19.3 nm波段的觀測(cè)時(shí)間為2014年3月3日19:09:56～20:04:56(UT)，共276幀圖像，時(shí)間分辨率都為12 s。

這兩組數(shù)據(jù)中噴流變化尺度較大，像素強(qiáng)度增加比較明顯，同時(shí)還存在一些亮度增強(qiáng)的非日冕噴流變化，導(dǎo)致視場(chǎng)范圍內(nèi)的圖像強(qiáng)度發(fā)生復(fù)雜變化。圖1(a)顯示了數(shù)據(jù)集Ⅰ在10:25:00(UT)17.1 nm波段對(duì)數(shù)對(duì)比度增強(qiáng)后的全日面圖像；圖1(b)顯示了(a)中矩形區(qū)域視場(chǎng)范圍內(nèi)17.1 nm波段在該時(shí)刻對(duì)應(yīng)的對(duì)數(shù)對(duì)比度增強(qiáng)后的日冕圖像；圖1(c)顯示了19.3 nm波段在10:24:56(UT)對(duì)應(yīng)的對(duì)數(shù)對(duì)比度增強(qiáng)后的日冕圖像。(b)和(c)中的日冕噴流在像素強(qiáng)度上分布不均勻，且(b)中的圖像內(nèi)容更復(fù)雜，日冕噴流與圖像背景像素強(qiáng)度差異大，易于區(qū)別。19.3 nm波段在10:27:20(UT)的日冕噴流強(qiáng)度較弱，與圖像背景強(qiáng)度差異小，此時(shí)17.1 nm波段中的日冕噴流像素強(qiáng)度與圖像背景依然有較大的區(qū)別。圖2顯示了數(shù)據(jù)集Ⅱ在2014年3月3日19:10:00～20:05:00(UT)時(shí)間段17.1 nm/19.3 nm波段的對(duì)數(shù)對(duì)比度增強(qiáng)后的日冕圖像，圖2(b)中的圖像內(nèi)容比圖2(c)中的復(fù)雜，但(c)中的日冕噴流在直觀上易于辨別。

圖1 (a)數(shù)據(jù)集Ⅰ在10:25:00(UT)時(shí)刻17.1 nm波段對(duì)數(shù)對(duì)比度增強(qiáng)后的全日面日冕圖像；(b)為(a)中紅色矩形框標(biāo)記的日冕圖像；(c)為(a)中紅色矩形框在10:24:56(UT)時(shí)刻19.3 nm波段標(biāo)記的日冕圖像

圖2 (a)數(shù)據(jù)集Ⅱ在19:31:49(UT)時(shí)刻17.1 nm波段對(duì)數(shù)對(duì)比度增強(qiáng)后的全日面日冕圖像；(b)為(a)中紅色矩形框標(biāo)記的日冕圖像；(c)為(a)中紅色矩形框在19:31:56(UT)時(shí)刻19.3 nm波段標(biāo)記的日冕圖像

2 快速魯棒性主成分分析方法

魯棒性主成分分析[10]方法的數(shù)學(xué)模型為

(1)

(1)式是一個(gè)非凸的優(yōu)化問(wèn)題，目前還沒(méi)有針對(duì)該問(wèn)題有效的解決方案，可以通過(guò)松弛技術(shù)，將(1)式中矩陣S的l0范數(shù)使用l1范數(shù)代替，使用核范數(shù)‖·‖*代替rank(·)近似地逼近矩陣L的秩，由此可以將(1)式松弛為一個(gè)凸優(yōu)化問(wèn)題進(jìn)行求解，數(shù)學(xué)表達(dá)式為

(2)

其中，D為觀測(cè)矩陣；‖L‖*為矩陣L的核范數(shù)；‖S‖1為矩陣S的l1范數(shù)；λ(λ> 0)為權(quán)重參數(shù)，用于調(diào)節(jié)低秩矩陣和稀疏矩陣的占比。假設(shè)觀測(cè)矩陣中含有觀測(cè)到的m個(gè)數(shù)據(jù)，每一個(gè)數(shù)據(jù)列向量化為矩陣D∈Rm×n的一列，矩陣D可以分解為低秩矩陣L和稀疏矩陣S，即D=L+S。其中L和S未知，L滿(mǎn)足低秩特性，S滿(mǎn)足稀疏特性，數(shù)值可以為任意大小，這也是主成分分析魯棒性的體現(xiàn)。

由于魯棒性主成分分析是通過(guò)代價(jià)高昂的優(yōu)化來(lái)計(jì)算的，在數(shù)據(jù)量較大時(shí)，實(shí)時(shí)性較低，因此魯棒性主成分分析快速算法的開(kāi)發(fā)顯得尤為重要。文[11]對(duì)(2)式的懲罰約束進(jìn)行改進(jìn)，得到在視頻背景建模/前景檢測(cè)下比非精確增廣拉格朗日乘子法(Inexcat Augmented Lagrangian Multiplier, IALM)快一個(gè)數(shù)量級(jí)的快速魯棒性主成分分析方法，數(shù)學(xué)模型為

(3)

由于性能的原因，文中主要考慮rank(L)=t時(shí)的情況，

(4)

對(duì)(4)式使用交替最小化方式進(jìn)行求解，具體求解過(guò)程為

(5)

(6)

(5)式通過(guò)對(duì)D-Sk進(jìn)行部分奇異值分解來(lái)計(jì)算矩陣L，t為奇異值的個(gè)數(shù)，當(dāng)t很小時(shí)，算法有非常高的計(jì)算效率。(6)式通過(guò)對(duì)D-Lk+1進(jìn)行逐像素的軟閾值操作[shrink(D-Lk+1,λ)]計(jì)算矩陣S。軟閾值函數(shù)定義為

shrink(x,ε)=sign(x)max{0,|x|-ε}.

(7)

快速魯棒性主成分分析方法是根據(jù)低秩和稀疏分解的思想進(jìn)行運(yùn)動(dòng)物體的檢測(cè)，基本思路是假設(shè)由序列圖像組成的觀測(cè)矩陣D可以分解為低秩背景矩陣L和稀疏前景矩陣S。由于太陽(yáng)日冕時(shí)刻發(fā)生復(fù)雜隨機(jī)的變化，所以日冕圖像中的內(nèi)容復(fù)雜多變。從數(shù)據(jù)集Ⅰ和Ⅱ中的序列圖像來(lái)看，日冕噴流在時(shí)間序列上變化尺度大，而序列圖像中日冕變化尺度比較小的部分在時(shí)間序列上差異不大，且在序列圖像中有比較高的比例，因此變化尺度比較小的這部分日冕可以近似認(rèn)為是低秩、相關(guān)的。日冕噴流序列圖像數(shù)據(jù)的這一特點(diǎn)與快速魯棒性主成分分析的低秩、稀疏分解思想相似，因此，本文嘗試將快速魯棒性主成分分析方法用于日冕噴流檢測(cè)，并在實(shí)驗(yàn)對(duì)比分析中驗(yàn)證方法的可行性和優(yōu)勢(shì)。

3 日冕噴流檢測(cè)與結(jié)果分析

在使用快速魯棒性主成分分析方法檢測(cè)日冕噴流運(yùn)動(dòng)之前，我們先對(duì)Level 1.0的原始圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。預(yù)處理包括FITS(Flexible Image Transport System)文件標(biāo)準(zhǔn)化、太陽(yáng)自轉(zhuǎn)校正、曝光時(shí)間校正和圖像對(duì)比度增強(qiáng)。對(duì)于FITS文件的標(biāo)準(zhǔn)化和太陽(yáng)自轉(zhuǎn)校正，太陽(yáng)軟件包中提供了相應(yīng)的解決方法(aia_prep.pro和drot_map.pro)。FITS文件標(biāo)準(zhǔn)化主要實(shí)現(xiàn)文件日面中心對(duì)齊，像元分辨率統(tǒng)一為0.6″并消除側(cè)傾角。太陽(yáng)自轉(zhuǎn)校正主要消除由太陽(yáng)自轉(zhuǎn)在投影平面造成的位移，減小對(duì)日冕噴流演化分析時(shí)的影響。FITS頭文件包含的圖像數(shù)據(jù)曝光時(shí)間大小不一定相同，導(dǎo)致圖像序列的亮度差異大，把圖像數(shù)據(jù)除以曝光時(shí)間得到單位時(shí)間內(nèi)曝光量的圖像數(shù)據(jù)，然后再使用標(biāo)準(zhǔn)差歸一化方法，使圖像序列的強(qiáng)度統(tǒng)一。原始FITS文件的圖像數(shù)據(jù)對(duì)比度較低，這里使用對(duì)數(shù)函數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行對(duì)比度增強(qiáng)，方便進(jìn)行圖像內(nèi)容觀察和噴流檢測(cè)。

對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理之后，本文使用快速魯棒性主成分分析方法對(duì)序列圖像進(jìn)行噴流檢測(cè)。我們使用快速魯棒性主成分分析方法分別對(duì)數(shù)據(jù)集Ⅰ和數(shù)據(jù)集Ⅱ進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，對(duì)檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行塊匹配和3D濾波(Block-Matching and 3D filtering, BM3D)[12]去噪后，使用文[13]提出的最大類(lèi)間方差法分割圖像。并將二值化后連通域面積小于20的區(qū)域剔除，得到最終檢測(cè)結(jié)果如圖3、圖4。

本文以?xún)山M不同時(shí)間段、不同波段和不同觀測(cè)位置的日冕圖像序列作為檢測(cè)對(duì)象，用快速魯棒性主成分分析的檢測(cè)結(jié)果與幀間差分法的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析，說(shuō)明快速魯棒性主成分分析方法的可行性和優(yōu)勢(shì)。從圖3、圖4中第2行(使用MATLAB的Image labeler應(yīng)用程序中的像素標(biāo)記工具，將有噴流的地方直接標(biāo)記，標(biāo)記的地方值為1，其余地方為0，將標(biāo)記結(jié)果作為標(biāo)簽使用)和第3行(快速魯棒性主成分分析檢測(cè)結(jié)果)圖像序列對(duì)比，快速魯棒性主成分分析能夠檢出噴流的絕大部分，且與幀間差分法(第4行，當(dāng)前時(shí)間幀與前12 s相減)檢出的噴流區(qū)域相比，空洞較少，且檢出的區(qū)域比較連續(xù)，說(shuō)明魯棒性主成分分析方法能夠用來(lái)檢測(cè)日冕噴流。

對(duì)于數(shù)據(jù)集Ⅰ，從圖3(a)中矩形框標(biāo)記的日冕噴流的檢測(cè)結(jié)果來(lái)看，在10:27:12時(shí)刻，快速魯棒性主成分分析方法的檢測(cè)結(jié)果明顯優(yōu)于差分法的，且檢測(cè)結(jié)果中離散點(diǎn)較少，檢出的噴流區(qū)域更加完整；圖3(b)中矩形框標(biāo)記的日冕噴流的檢測(cè)結(jié)果顯示，快速魯棒性主成分分析方法能夠檢出噴流的微小區(qū)域，差分法則沒(méi)能檢出。

圖3 數(shù)據(jù)集Ⅰ。(a)17.1 nm波段檢測(cè)對(duì)比結(jié)果；(b)19.3 nm波段檢測(cè)對(duì)比結(jié)果Fig.3 Detection and comparison results of data Ⅰ. (a) 17.1 nm images; (b) 19.3 nm images

對(duì)于數(shù)據(jù)集Ⅱ，從圖4中矩形框標(biāo)記的日冕噴流的檢測(cè)結(jié)果來(lái)看，與圖3矩形框標(biāo)記的日冕噴流的檢測(cè)結(jié)果基本一致。圖4(a)中矩形框標(biāo)記的日冕噴流的檢測(cè)結(jié)果顯示，快速魯棒性主成分分析方法能夠檢出更多的噴流，檢測(cè)結(jié)果中不存在大量的非噴流區(qū)域。圖4(b)中矩形框標(biāo)記的日冕噴流的檢測(cè)結(jié)果顯示，快速魯棒性主成分分析方法與差分法相比能夠檢出日冕噴流，且日冕噴流檢測(cè)結(jié)果從直觀上容易辨認(rèn)，不存在誤檢的情況。

從圖3、圖4日冕噴流的檢測(cè)結(jié)果來(lái)看，快速魯棒性主成分分析方法能夠在復(fù)雜多變的日冕背景中檢出運(yùn)動(dòng)緩慢且強(qiáng)度較弱的日冕噴流。從原理上講，幀間差分法對(duì)圖像內(nèi)容單一、背景穩(wěn)定的圖像數(shù)據(jù)時(shí)具有較好的適用性，但是對(duì)包含復(fù)雜隨機(jī)變化的日冕圖像卻存在漏檢(圖4中矩形框4)的情況。

但是快速魯棒性主成分分析方法和幀間差分法的檢測(cè)結(jié)果有時(shí)相差不大(如圖3中(a)和(b)，圖4中(a)和(b))，且差分法在檢出噴流區(qū)域的同時(shí)，也檢出許多不是噴流的區(qū)域。為了對(duì)快速魯棒性主成分分析方法和幀間差分法的檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行客觀分析，同時(shí)也為快速魯棒性主成分分析方法中的t和λ的設(shè)置提供客觀依據(jù)，本文采用F1指標(biāo)[14]對(duì)兩者的檢測(cè)效果進(jìn)行綜合評(píng)估，公式為

圖4 數(shù)據(jù)集Ⅱ。(a)17.1 nm波段檢測(cè)對(duì)比結(jié)果；(b)19.3 nm波段檢測(cè)對(duì)比結(jié)果Fig.4 Detection and comparison results of data Ⅱ. (a) 17.1 nm mages; (b) 19.3 nm images

(8)

(9)

其中，P為準(zhǔn)確率(Precision)；R為召回率(Re-call)；F1為綜合性能指標(biāo)；TP(True Positives)，F(xiàn)P(False Positives)和FN(False Negatives)分別表示正確檢測(cè)為日冕噴流的前景像素點(diǎn)、錯(cuò)誤檢測(cè)為日冕噴流的背景像素點(diǎn)和錯(cuò)誤檢測(cè)為背景的前景像素點(diǎn)。綜合性能指標(biāo)F1越高，表明方法的檢測(cè)效果越好，如表1。對(duì)于數(shù)據(jù)集Ⅰ和數(shù)據(jù)集Ⅱ，快速魯棒性主成分分析方法在綜合性能指標(biāo)上均有提高，且日冕噴流檢測(cè)的準(zhǔn)確率明顯提高。經(jīng)過(guò)多次實(shí)驗(yàn)，根據(jù)F1指標(biāo)高低設(shè)置快速魯棒性主成分分析模型中的t和λ值，數(shù)據(jù)集Ⅰ中17.1 nm波段對(duì)應(yīng)的t為30，λ為0.01，數(shù)據(jù)集Ⅱ中17.1 nm波段對(duì)應(yīng)的t為7，λ為0.01。19.3 nm波段采用和17.1 nm波段一樣的值。

表1 快速魯棒性主成分分析與幀間差分檢測(cè)結(jié)果綜合比較

此外，在對(duì)日冕噴流進(jìn)行統(tǒng)計(jì)研究時(shí)，日冕噴流的速度、長(zhǎng)度和寬度等參數(shù)經(jīng)常作為統(tǒng)計(jì)對(duì)象，這里使用快速魯棒性主成分分析方法的日冕噴流檢測(cè)結(jié)果二值圖像的最小面積外接矩形估算噴流的長(zhǎng)寬比，繼而估計(jì)噴流的大致形態(tài)。最后根據(jù)檢測(cè)結(jié)果的二值圖像凸殼質(zhì)心的位移疊加，估算噴流的總體速度。

根據(jù)估算結(jié)果得到結(jié)論：日冕噴流的長(zhǎng)寬比都大于1，形態(tài)上具有較明顯的朝向性。在數(shù)據(jù)集Ⅰ 17.1 nm波段測(cè)得的速度為174 km·s-1，長(zhǎng)寬比為3.19，在10:25:00時(shí)達(dá)到最大長(zhǎng)度約8.5 × 104km，活動(dòng)時(shí)長(zhǎng)為10:14:00～10:28:00；在19.3 nm波段測(cè)得的速度為194 km·s-1，長(zhǎng)寬比為3.25，在19:33:44時(shí)達(dá)到最大長(zhǎng)度約9.7 × 104km，活動(dòng)時(shí)長(zhǎng)為10:13:31～10:26:03。在數(shù)據(jù)集Ⅱ的17.1 nm波段測(cè)得的速度為174 km·s-1，長(zhǎng)寬比為4.74，在19:33:12時(shí)達(dá)到最大長(zhǎng)度約9.3 × 104km，活動(dòng)時(shí)長(zhǎng)為19:25:24～19:34:48；在19.3 nm波段測(cè)得的速度為157 km·s-1，長(zhǎng)寬比為3.15，在19:32:20時(shí)達(dá)到最大長(zhǎng)度約8.03 × 104km，活動(dòng)時(shí)長(zhǎng)為19:22:44～19:34:44。

4 結(jié) 論

本文將快速魯棒性主成分分析方法應(yīng)用于日冕噴流檢測(cè)，通過(guò)低秩和稀疏分解的思想對(duì)日冕的動(dòng)態(tài)背景進(jìn)行建模，從而檢出作為前景變化的日冕噴流。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，快速魯棒性主成分分析方法在噴流變化尺度較大、像素強(qiáng)度增加明顯，同時(shí)還存在亮度增強(qiáng)的小尺度非噴流變化的日冕序列圖像中檢測(cè)日冕噴流時(shí)，檢測(cè)結(jié)果與幀間差分法相比，檢出的日冕噴流區(qū)域孔洞較少，區(qū)域連續(xù)，且檢測(cè)的準(zhǔn)確度有所提高。差分法原理簡(jiǎn)單，易于實(shí)現(xiàn)，但是在針對(duì)日冕噴流檢測(cè)這種除了日冕噴流的變化之外，還存在其他小的、亮度增加的非噴流變化的動(dòng)態(tài)場(chǎng)景時(shí)效果不理想，而快速魯棒性主成分分析方法能夠檢出幀間差分法不能檢測(cè)到的強(qiáng)度較弱的日冕噴流。

目前，快速魯棒性主成分分析方法存在的問(wèn)題是模型中參數(shù)t和λ的設(shè)置，這些參數(shù)還不能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)設(shè)置，需要通過(guò)多次試驗(yàn)人工選擇，而如何通過(guò)客觀指標(biāo)分析對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行自動(dòng)設(shè)置和對(duì)可行性進(jìn)行客觀評(píng)價(jià)是改進(jìn)的重點(diǎn)。日冕噴流的觀測(cè)特征參數(shù)(如速度、長(zhǎng)度和寬度等)還需要更加精準(zhǔn)的測(cè)量。此外，快速魯棒性主成分分析方法在數(shù)據(jù)量比較大的情況下運(yùn)算量大，耗費(fèi)時(shí)間長(zhǎng)，如何對(duì)全日面上的日冕噴流特別是弱的日冕噴流進(jìn)行檢測(cè)是下一步的重點(diǎn)內(nèi)容。