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题名CCD图像中宇宙线μ子甄选技术
被引量：4
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作者
冯海霞
陈建军
邓建榕
赵永恒
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机构
中国科学院国家天文台
中国科学院大学
中国科学院光学天文重点实验室(国家天文台)
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出处
《天文研究与技术》
CSCD
2020年第2期201-209,共9页
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基金
国家自然科学基金(U1631131)资助.
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文摘
电荷耦合器件(Charge Coupled Device,CCD)图像中的宇宙线是来自外太空的高能粒子,它穿过大气层,与大气层中的粒子发生相互作用形成次级粒子,最后落在CCD上.μ子是大气层宇宙线的主要成分,为了研究这些μ子的性质和变化规律,首先需要对图像中的μ子进行甄选.介绍一种快速有效地从图像中甄选μ子的方法,采用拉普拉斯边缘检测法从图像中提取宇宙线候选像素列表,去除其中的坏像素和噪声,然后使用凝聚层次聚类算法将宇宙线像素聚类成宇宙线事件,对宇宙线事件进行特征提取和分类,从中甄选宇宙线μ子.最后对甄选结果进行总结分析.
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关键词
CCD
Μ子
拉普拉斯边缘检测法
凝聚层次聚类
特征提取
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Keywords
CCD
Cosmic-ray muons
Laplacian edge detection algorithm
AGglomerative NESting
Feature extracting
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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