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Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10362/1881

Título: Sistema automático de identificação e caracterização de zonas de actividade em imagens solares
Autor: Moreira, Carlos Manuel Coutinho
Orientador: Fonseca, José Manuel
Issue Date: 2008
Editora: FCT - UNL
Resumo: O observatório Astronómico da Universidade de Coimbra tira fotografias do sol desde 1926. Começaram por serem espectroheliogramas em Ca II K-line (K1 e K3) e em 1990 começaram as observações regulares em Halpha. Em 2002, começou o processo de digitalização das mais de 30000 imagens solares. A identificação de manchas solares é feita de modo manual. A metodologia é dependente do observador, que por si só não classifica a mesma informação da mesma maneira em momentos distintos. Pretende-se realizar uma aplicação que analise todas as imagens recolhidas, e já digitalizadas, da mesma forma, utilizando o mesmo método. O objectivo da tese proposta é automatizar o processo de identificação das manchas solares e retirar mais informação de outras características não possíveis de obter até agora. Das imagens recolhidas apenas serão, nesta aplicação, analisadas as imagens K1 para a detecção de manchas solares. Utilizando a aplicação MATLAB foram aplicados alguns dos métodos de processamento digital de imagem para a análise das imagens. Foi testado um diferente método de identificação dos objectos solares. A separação entre os objectos solares e o fundo do Sol é realizada com base na segmentação por transformada de Watershed. A classificação dos objectos solares utiliza a combinação de características dos objectos solares para determinar o limiar de classificação. Os testes foram realizados num conjunto de amostras de imagens K1 fornecidas pelo Observatório Astronómico da Universidade de Coimbra. A validação dos resultados obtidos foi feita por comparação com os resultados obtidos pelo método actual. Adicionalmente podem ser comparáveis com outro software semelhante que possa existir.
Descrição: Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica e Computadores
URI: http://hdl.handle.net/10362/1881
Appears in Collections:FCT: DEE - Dissertações de Mestrado

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