摘要:日冕物质抛射(Coronal mass ejection,CME)是空间灾害天气最主要的驱动源。在CME的众多伴生现象中,日冕暗化与之最为紧密相关。因此,对日冕暗化现象进行检测,有助于预报CME的爆发。随着观测数据量的增加,现有日冕暗化检测算法的效率亟待提升。本文基于一种半自动暗化检测算法,提出并实现该算法的并行方案,以提高算法效率,为实现日冕暗化的实时检测奠定基础。首先介绍了日冕暗化的现有工作,接着详细分析了一种半自动暗化检测方法,它在一定程度上提高了人工识别暗化区域的效率,但其效率并不能满足检测的实时性要求。然后,基于Matlab R2014a平台并行机制的特点,从数据、计算量和图像分块角度对半自动暗化检测算法提出了3种不同的并行方案,实验对比分析结果表明图像分块并行方案的效果最优。
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