Возможности обнаружения краёв солнечных пятен по изображениям, полученным с помощью датчика Шэка–Гартмана: применение метода Кенни

Ссылка для цитирования:

Дрига М.Б., Шиховцев А.Ю., Ковадло П.Г. Возможности обнаружения краёв солнечных пятен по изображениям, полученным с помощью датчика Шэка–Гартмана: применение метода Кенни // Оптический журнал. 2025. Т. 92. № 6. С. 77–86. http://doi.org/10.17586/1023-5086-2025-92-06-77-86

Driga M.B., Shikhovtsev A.Yu., Kovadlo P.G. Capabilities for detection of sunspot edges on Shack–Hartmann sensor images: application of the Canny method [in Russian] // Opticheskii Zhurnal. 2025. V. 92. № 6. P. 77–86. http://doi.org/10.17586/1023-5086-2025-92-06-77-86

Ссылка на англоязычную версию:

Аннотация:

Предмет исследования. Оптические искажения, формируемые в плоскости апертуры телескопа из-за действия атмосферной турбулентности вдоль линии визирования. Целью работы является разработка метода определения контуров и величин сдвига краёв солнечных пятен на основе массива изображений, регистрируемых с помощью датчика Шэка–Гартмана. Методы. Для определения контуров и величин сдвига краёв солнечных пятен на основе массива солнечных изображений, регистрируемых с помощью датчика Шэка–Гартмана, применён метод Джона Кенни. Оценка параметра Фрида для Большого солнечного вакуумного телескопа выполнена на основе расчёта дисперсии дифференциальных сдвигов солнечных пятен, рассчитанных с применением метода контуризации Джона Кенни. Основные результаты. В работе применены методы и алгоритмы компьютерного зрения для обработки субизображений, получаемых с помощью датчика Шэка–Гартмана. Предлагаемые алгоритмы контуризации и оценки параметра Фрида были адаптированы и применены для Большого солнечного вакуумного телескопа. Практическая значимость. Адаптированные в ходе работы методы компьютерного зрения могут быть использованы в приложении к системам адаптивной оптики, а также для развития методов измерений профилей атмосферной оптической турбулентности.

Ключевые слова:

адаптивная оптическая система, датчик Шэка–Гартмана, метод Кенни, оптическая турбулентность, атмосферные искажения, компьютерное зрение

Благодарность:

исследование выполнено за счёт гранта Российского научного фонда № 24-72-10043, https://rscf.ru/project/24-72-10043/. Результаты измерений характеристик оптических искажений получены с использованием уникальной научной установки Большой солнечный вакуумный телескоп http://ckp-rf.ru/usu/200615/

Коды OCIS: 280.4788, 010.1330

Список источников:

1. Rimmele Th.R., Marino J. Solar adaptive optics // Living Rev. Sol. Phys. 2011. V. 8. № 2. P. 1–92. https://doi.org/10.12942/lrsp-2011-2

2. Zhong L., Zhang L., Shi Z., Tian Y., Guo Y., Kong L., Rao X., Bao H., Zhu L., Rao C. Wide field-of-view, high-resolution Solar observation in combination with ground layer adaptive optics and speckle imaging // Astron. Astrophys. 2020. V. 637. A99. https://doi.org/10.1051/0004-6361/201935109

3. Антошкин Л.В., Ботыгина Н.Н., Больбасова Л.А., Емалеев О.Н., Коняев П.А., Копылов Е.А., Ковадло П.Г., Колобов Д.Ю., Кудряшов А.В., Лавринов В.В., Лавринова Л.Н., Лукин В.П., Чупраков С.А., Селин А.А., Шиховцев А.Ю. Адаптивная оптическая система для солнечного телескопа, обес-печивающая его работоспособность в условиях сильной атмосферной турбулентности // Оптика атмосф. и океана. 2016. Т. 29. № 11. С. 895–904. https://doi.org/10.15372/AOO20161101

Antoshkin L.V., Botygina N.N., Bolbasova L.A., Emaleev O.N., Konyaev P.A., Kopylov E.A., Kovadlo P.G., Kolobov D.Yu., Kudryashov A.V., Lavrinov V.V., Lavrinova L.N., Lukin V.P., Chuprakov S.A., Selin A.A., Shikhovtsev A.Yu. Adaptive optics system for solar telescope operating under strong atmospheric turbulence // Atmos. Ocean. Opt. 2017. V. 30. № 3. P. 291–299. https://doi.org/10.1134/S1024856017030034

4. Morris T. Tomographic adaptive optics and turbulence profiling // Journal of Physics: Conference Series. 2015. V. 595. P. 012021. https://doi.org/10.1088/1742-6596/595/1/012021

5. Butterley T., Wilson R.W., Sarazin M. Determination of the profile of atmospheric optical turbulence strength from SLODAR data //MNRAS. 2006. V. 36. I. 2. P. 835–845. https://doi.org/10.1111/j.1365-2966.2006.10337.x

6. Wilson R.W. SLODAR: Measuring optical turbulence altitude with a Shack–Hartmann wavefront sensor // Mon. Not. R. Astron. Soc. 2002. V. 337. № 1. P. 103–108. https://doi.org/10.1046/j.1365-8711.2002.05847.x

7. Osborn J., Butterley T., Föhring D., Wilson R. Characterising atmospheric optical turbulence using stereo-SCIDAR // J. Phys.: Conf. Ser. 2015. V. 595. P. 012022. https://doi.org/10.1088/1742-6596/595/1/012022

8. Potanin S.A., Kornilov M.V., Savvin A.D., Safonov B.S., Ibragimov M.A., Kopylov E.A., Nalivkin M.A., Shmagin V.E., Huy L.X., Thao N.T. A facility for the study of atmospheric parameters based on the Shack–Hartmann sensor // Astrophys. Bull. 2022. V. 77. № 2. P. 214–221. https://doi.org/10.1134/S1990341322020067

9. Wang Z., Zhang L., Kong L., Bao H., Guo Y., Rao X., Zhong L., Zhu L., Rao C. A modified S-DIMM+: applying additional height grids for characterizing daytime seeing profiles // Mon. Not. R. Astron. Soc. 2018. V. 478. № 2. P. 1459–1467.

10. Griffiths R., Osborn J., Farley O., Butterley T., Townson M.J., Wilson R. Demonstrating 24-hour continuous vertical monitoring of atmospheric optical turbulence // Optics Express. 2023. V. 31. I. 4. P. 6730–6740. https://doi.org/10.1364/OE.479544

11. Avila R., Aviles L., Wilson R.W., Chun M., Butterley T., Carrasco E. LO-LAS: an optical turbulence profiler in the atmospheric boundary layer with extreme altitude resolution // Monthly Notices of the Royal Astronomical Society. 2008. V. 387. I. 4. P. 1511–1516. https://doi.org/10.1111/j.1365-2966.2008.13386.x

12. Agrawal H., Desai K. Canny edge detection: a comprehensive review // International Journal of Technical Research & Science. 2024. IJTRS-ISET-24-023. P. 126–133. https://doi.org/0.30780/specialissue-ISET-2024/023

13. Manish T.I., Kumar T.G. Automatic detection of sunspot activities using advanced detection model // IOSR Journal of Computer Engineering. 2014. V. 16. № 2. P. 83– 87. https://doi.org/10.9790/0661-16288387

14. Canny John. A computational approach to edge detection // Pattern Analysis and Machine Intelligence. IEEE Transactions on. 1986. Т. PAMI–8. С. 679–698. https://doi.org/10.1109/TPAMI.1986.4767851

15. Документация OpenCV 4.x [Электронный ресурс] / docs.opencv.org. 2024. URL: https://docs.opencv.org/4.x/

OpenCV 4.x Documentation [Electronic resource] / docs.opencv.org. 2024. URL: https://docs.opencv.org/4.x/.

16. Документация SciKit-Image 0.23.x [Электронный ресурс] / scikit-image.org. 2024. URL: https://scikit-image.org/docs/0.23.x/

SciKit-Image 0.23.x Documentation [Electronic resource] / scikit-image.org. 2024. URL: https://scikit-image.org/docs/0.23.x/

17. Ботыгина Н.Н., Ковадло П.Г., Копылов Е.А., Лукин В.П., Туев М.В., Шиховцев А.Ю. Оценка качества астрономического видения в месте расположения Большого солнечного вакуумного телескопа по данным оптических и метеорологических измерений // Оптика атмосф. и океана. 2013. Т. 26. № 11. С. 942–947.

Botygina N.N., Kovadlo P.G., Kopylov E.A., Lukin V.P., Tuev M.V., Shikhovtsev A.Yu. Assessment of astronomical seeing quality at the site of the Large Solar Vacuum Telescope based on optical and meteorological measurements // Atmos. Ocean. Opt. 2013. V. 26. № 11. P. 942–947.

18. Shikhovtsev A.Yu. Reference optical turbulence characteristics at the Large Solar Vacuum Telescope site // Publications of the Astronomical Society of Japan. 2024. V. 76. I. 3. P. 538–549. https://doi.org/10.1093/pasj/psae031