日冕图像中暗化现象的检测与提取技术研究的任务书.docx

日冕图像中暗化现象的检测与提取技术研究的任务书
任务书
任务名称：日冕图像中暗化现象的检测与提取技术研究
任务背景：日冕是指太阳表面外侧的气体层，也是观测到的太阳上部的明亮环带。日冕能够扩散到数百万公里远离太阳的地方，这样的现象常常与太阳活动周期密切关联。由于太阳活动的周期性，人们对太阳活动周围的日冕现象进行了大量的研究和观测。日冕上的暗化现象是其中一个重要的现象，它在很多问题上都有应用价值，例如预测太阳风暴。因此，本任务旨在研究如何有效地检测和提取出日冕图像中的暗化现象。
任务目标：
1.了解日冕图像的成像过程和特点；
2.研究暗化现象在日冕图像中的表现形式；
3.探究适合于检测和提取日冕图像中暗化现象的算法和方法；
4.设计并实现一个有效的日冕图像暗化现象检测和提取系统；
5.完成实验并进行系统测试和性能评估。
任务内容：
1.了解日冕图像的成像过程和特点，包括日冕图像的来源、成像仪器等；
2.研究暗化现象在日冕图像中的表现形式，探究其特点和规律；
3.研究适合于检测和提取日冕图像中暗化现象的算法和方法，包括但不限于基于深度学习的算法、基于图像分割的算法等；
4.设计并实现一个日冕图像暗化现象检测和提取系统，其中需要包括以下内容：
a.图像预处理，包括图像灰度化、去噪、滤波、增强等；
b.暗化现象检测和提取算法和模型的实现；
c.结果输出和可视化展示，包括检测结果的可视化展示、生成统计报告等；
5.对系统进行实验验证，并进行系统测试及性能评估，评估指标包括检测准确率、召回率等。
任务要求：
1.阅读大量相关文献，了解日冕图像成像方式和表现形式，掌握日冕图像处理的基本方法和技巧；
2.掌握图像处理相关算法和模型的基本原理和实现方法；
3.能够独立进行实验设计和实现，良好的编程能力和数据分析能力；
4.具有较强的团队合作精神和创新意识，能够主动探究和解决问题；
5.具有较好的英语阅读和撰写能力。
任务进度安排：
第一周：了解日冕图像成像方式和表现形式，以及图像处理的基本方法和技巧。
第二周：研究暗化现象在日冕图像中的表现形式，探究其特点和规律。
第三周-第四周：探究适合于检测和提取日冕图像中暗化现象的算法和方法，并进行相应的实验。
第五周-第七周：设计并实现日冕图像暗化现象检测和提取系统，进行系统测试和性能评估。
第八周：撰写任务报告，总结实验过程和成果。
参考文献：
1.Li,Y.,Shen,Y.,Qi,L.,&Gong,X.(2020).TowardsAutomatedDetectionandCharacterizationofCoronalDimming.TheAstrophysicalJournalSupplementSeries,247(1),12.
2.Zharkova,V.V.,Shepherd,S.J.,&Popova,E.(2014).DetectionofcoronaldimmingandEUVwavesignatureswithSTEREO/EUVI.TheAstrophysicalJournalLetters,782(1),L23.
3.Nandy,D.K.,Manoharan,P.K.,Parihar,P.S.,Kathiravan,C.,&Singh,J.(2018).Automateddetectionofcoronalmassejectionsincoronagraphimagesusingdeeplearningandimageprocessingtechniques.JournalofSpaceWeatherandSpaceClimate,8,A57.
任务报告结构：
1.引言
2.任务背景和目标
3.研究方法和算法
4.实验设计和结果
5.系统性能评估
6.结论与展望
7.参考文献