[发明专利]一种太阳圆盘识别方法

权利要求书

1.一种太阳圆盘识别方法，其特征在于，包括：

S1：提高Ha全日面图像的亮度对比度；

S2：基于大津算法对提高对比度后的Ha全日面图像进行分割，得到分割结果；

S3：对分割结果进行边缘检测，并进行膨胀操作和形态学细化操作，得到边缘检测结果；

S4：基于边缘检测结果统计所有的连通域的像素数，保留最大连通域，删除其他区域，得到太阳边缘；

S5：基于太阳边缘计算太阳边缘圆度m，若m大于阈值，则对太阳边缘离散点进行最小二乘圆拟合，求出太阳圆盘的圆心和半径。

2.根据权利要求1所述的一种太阳圆盘识别方法，其特征在于，在步骤S2中，大津算法采用最大类间方差来产生自适应的阈值，其中，产生自适应阈值的方法具体包括：

设图像中像素总个数为N，灰度值为i的个数为n_i，最大灰度级为L，灰度阈值为t；

图像背景像素所占比例：

图像前景像素所占比例：

图像背景的平均灰度：

图像前景的平均灰度：

灰度区间的总灰度值：μ＝μ₀*w₀+μ₁*w₁ (5)

分成的前景和背景两类的类间方差：d＝w₀*(μ-μ₀)²+w₁*(μ-μ₁)² (6)

简化为：d＝w₀*w₁*(μ₀-μ₁)² (7)

将灰度阈值t设置为在0～L灰度区间中循环遍历，满足某个灰度阈值使得类间方差d为最大值，则此灰度阈值就是分割太阳圆盘的所需的阈值。

3.根据权利要求1所述的一种太阳圆盘识别方法，其特征在于，步骤S5还包括：若m小于等于阈值，则认为当前太阳圆盘所在的图像不符合要求，并舍弃。

4.根据权利要求1所述的一种太阳圆盘识别方法，其特征在于，步骤S5中，计算太阳边缘圆度m的方法为：

其中，a代表的太阳边缘内部所占面积，p代表太阳边缘的周长。

5.根据权利要求1所述的一种太阳圆盘识别方法，其特征在于，在步骤S3中，采用Sobel边缘检测算子对分割结果进行边缘检测。

6.根据权利要求1或3所述的一种太阳圆盘识别方法，其特征在于，所述阈值为0.9。