基于SVM的X射线天文图像点源探测算法,本论文主要论述了天文论文范文相关的参考文献,对您的论文写作有参考作用。
天文论文参考文献：
摘 要： 宇宙中多数天体在天文图像中呈现点状结构,使得针对天文图像点源探测和提取算法的研究成为热点.提出了一种X射线天文图像点源提取算法.首先,利用阈值分割分离部分背景噪声；然后利用峰值检测的方法获得潜在点源的位置和中心亮度；而后,根据X射线图像光谱的特点,提取点源和背景的光谱特征,利用支持向量机（SVM）进行有监督训练获得分类模型；最后,利用该模型筛除潜在点源中的错误探测.设计实验,应用该算法到NGC 4552 星系的X射线天文图像的点源探测.相较于参考算法wdetect,本算法能够达到相同的误差率（约5%）,但具有更高的处理效率.
关键词： X射线点源； 阈值分割； 峰值检测； 支持向量机； 光谱
中图分类号： TP 919.8 文献标志码： A 文章编号： 1000-5137（2016）02-0230-07
0 引 言
自20世纪70年代以来,超过一百颗搭载天文望远镜的卫星发射升空,用于多波段的天文物理学的研究,包括多尺度结构的探测,基于光谱的物质成分分析等.这其中,因为多数天体呈现点状或类点状的形态,使得天文图像点源的探测和提取成为热点.然而,存在多种因素影响点源的探测.首先,天体与地球的距离达到数光年,观测望远镜接收到的光子数量有限,它们在图像中的亮度是有限且较暗的；其次,观测仪器的点扩散效应（P）以及仪器效应的存在,产生了背景噪声,影响点源的识别[1-2].
Malias等[3]对目前的天文图像的点源提取算法进行了回顾,总结出三类方法：（1） 基于轮廓提取及匹配的算法,如霍夫变换[4]；（2） 基于峰值检测和滤波的方法,如“wdetect”[5],该算法是目前天文领域常用的处理算法,已经作为Chandra观测平台工具箱CIAO中的函数[6].（3） 基于质心提取的算法,如“Centroid extraction”[7].虽然这几种点源提取算法都有成功的应用,但也存在一些不足.基于轮廓提取的算法复杂度高,算法效率低；后两种算法中,“wdetect”采用的全局背景估计的策略降低了准确性,而质心提取算法对背景噪声的处理效果不好.
针对X射线天文图像的特点,本文作者提出了一种新的点源探测算法.采用峰值检测的方法对潜在的点源进行探测,而后根据X射线图像点源光谱特点设计伪点筛除机制,去除错误探测的点源.在X射线波段,观测设备的CCD通过长时间接收不同能量光子的累积,统计具有不同能量光子的数量可以获得相应的光谱信息[8].而点源和背景的光谱特征存在区别,可以帮助筛除潜在点源中的错误探测,提升点源识别的准确性.支持向量机（SVM）作为优秀的分类器,被广泛用于数据分析的各个领域[9].采用SVM作为不同成分光谱特征的分类器,建立分类模型,用于伪点的筛除.
文章将按如下内容展开：第1节中,说明基于阈值分割和峰值检测的潜在点源探测算法；在第2节中,简要介绍基于光谱特征特征提取的SVM分类训练方法；针对提出的点源提取算法的实验以及分析会在第3节给出；最后一节进行总结.
1 潜在点源探测算法
X射线天文图像中,每个像素对应的数值反映了光子的个数,光子的数量越多,该像素在图像中的亮度越高.文献[1]指出图像中的点源是原始图像与点扩散函数卷积后的结果,且P类似于二维高斯函数,使得卷积后的点源能量集中在点源区域的中心.通过峰值检测可以帮助定位点源的中心,确定点源的位置.Freeman等[5]的工作表明,X 射线天文图像的背景服从泊松分布,且相对于点源光子数是较少的,可以采用设定亮度阈值的方法对图像进行预处理,去除部分背景干扰.
3.3 分类模型获取
选取Chandra平台多次观测的数据,对已经确定位置的点源,设定区域大小为10×10的方形区域,提取光谱特征向量.同理,对于背景区域也提取相同大小区域的光谱特征.本次实验的训练集共有300个测试样本,点源和背景样本的数量均为150.
利用libsvm工具箱[14]对训练集进行有监督训练.考虑到样本的特征维度较高,采用RBF核,并利用交叉检验获取分类准确率最高的惩罚因子c以RBF参数γ的数值.通过多次训练,取分类效果最好的模型作为伪点去除的分类器.
对于建立的SVM模型,其中的支持向量的个数为116,相对于训练样本个数是比较少的,说明了选取的特征的可分性很高.
3.4 NGC 4552点源探测
利用确定的参数和分类器模型,对3个区域的点源进行探测并筛选错误点源,实验结果如表1所示.可以看出点源探测算法的准确率是较高的,探测到的点源个数与“wdetect”相当.在处理时间上,算法处理时间与“wdetect”持平.但考虑到所使用的MATLAB的算法执行效率远低于C语言,可以认为本方法的运算效率更高.
图4给出了探测的结果,在图4 （a）～4（c）中以点源中心位置坐标为中心,半径为5 pixels圈出了探测到的点源结构；图4（d）～4（f）是提出的点源探测算法与“wdetect”算法探测到的点源中心坐标的对比图.可以看出,在区域1和区域3,两者探测到的点源基本相同；在区域2,两者探测的结果差异较大,有3个不同的点.结合图4（b）,这3个点是点源的可能性更大.
4 结 论
根据X射线天文图像及不同成分光谱的特点,提出了基于SVM的点源探测算法.以天文学中广泛应用的“wdetect”算法作为参考和对比,本算法被应用到NGC 4552星系X射线图像点源探测中,获得了接近于前者的准确率以及更高的处理效率.表明采用图像分割和峰值检测进行潜在点源探测,以及利用X射线图像光谱特征进行分类进行伪点筛除的方法具有较好的效果和可行性.
然而,该算法还存在不足.“wdetect”能够给出识别点源的轮廓信息,而本算法目前只能给出位置信息；除此之外,对于星系中心所在的高亮区域,本算法的鲁棒性还有一定欠缺.这也是后续努力的目标.
结论：关于天文方面的论文题目、论文提纲、天文论文开题报告、文献综述、参考文献的相关大学硕士和本科毕业论文。
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