光球亮点（ BPs ）自动识别算法报告人：冯松单位：昆明理工大学

报告内容1. 光球 BPs 的识别算法：2. 在 AR10642 和 QS 的统计分析结果

① 面积分布② 直径分布③ 偏心率④ 最大值强度与光球平均强度比

算法测试数据 1. Image ： DOT2. Wavelength of Image[A]:43053. Image

Scale[arcs/pixel]:0.071(51.5 km)

4. Telescope Aperture(cm):43.8

识别算法的主要步骤1. 图像的平滑（消除噪声）2. Laplace 运算（提取孤立点）3. 形态学运算（膨胀）4. 概率阀值（去掉米粒上亮点）

统计量算法统计了 DOT 的两个不同的观测区域 AR 和 QS ，统计量如下：1. BPs 的直径分布2. 偏心率（长轴 / 短轴）3. MBPs 总强度 / 光球强度均值4. 测试数据：

1. AR 10642 ： 127802 /193frames

2. QS: 39767 /142 frames

红色表示 QS蓝色表示 AR

感谢各位专家！谢谢！