Быстрая и робастная сегментация изображений Солнца в диапазоне EUV: алгоритм и результаты для 23-го солнечного цикла

Контекст. Изучение изменчивости солнечной короны и мониторинг корональных дыр, спокойного Солнца и активных областей имеют большое значение для астрофизики, а также для задач космической погоды и космического климата. Цели. В предыдущей работе мы представили алгоритм пространственной потенциостатической кластеризации (SPoCA). Это многоканальный метод неуправляемой пространственно ограниченной нечеткой кластеризации, автоматически сегментирующий изображения Солнца в экстремальном ультрафиолетовом диапазоне (EUV) на области интереса. Полученные нами результаты для изображений, зарегистрированных прибором EIT обсерватории SoHO, в период с февраля 1997 года по май 2005 года согласовывались с известными ранее данными как по оценкам площадей, так и по оценкам интенсивности. Однако в них присутствовали некоторые артефакты, обусловленные самим методом. Методы. В настоящей работе мы предлагаем новый алгоритм, основанный на SPoCA, который устраняет эти артефакты. Основное внимание уделено двум аспектам: определению оптимальной кластеризации относительно областей интереса и точному определению границ кластеров. Кроме того, мы предлагаем методологические расширения этого метода и иллюстрируем их автоматическим отслеживанием активных областей. Результаты. Существенно усовершенствованный алгоритм позволяет разложить весь набор солнечных изображений EIT за 23-й солнечный цикл на области, которые могут быть четко идентифицированы как спокойное Солнце, корональные дыры и активные области. Изменения параметров, полученных в результате сегментации, а именно площади, средней интенсивности и относительного вклада в солнечное излучение, согласуются с предыдущими результатами и тем самым подтверждают корректность разложения. Кроме того, обнаружены признаки небольшого изменения средней интенсивности каждой области, коррелирующего с солнечным циклом. Выводы. Метод является достаточно универсальным, чтобы допускать включение дополнительных каналов или данных. Ожидаются новые применения, например связанные с данными прибора AIA обсерватории SDO.