Estudio de las manchas solares aplicando procesamiento morfológico de imágenes
OBJETIVO
El objetivo de la practica es que alumno realice un estudio de las manchas
solares calculando el conocido numero de Wolf, analizando la influencia de
la segmentacion y de la resolucion de la imagen en el mismo.
Igualmente se pretende que el alumno sea capaz de identificar los
tratamientos morfologicos utilizados en el desarrollo de la practica.
IMÁGENES DE PRUEBA
Las imágenes utilizadas son reales, en blanco y negro o en color realzadas con falso color.
Algunas han sido capturadas con el Observatorio Montegancedo
(http://www.ciclope.info/CiclopeAstro)
situado en la Facultad Informática de la Universidad Politécnica de Madrid, y otras han sido obtenidas de
páginas de Internet. Las imágenes están disponibles en el Sistema Titere, en el menú:
Imágenes/Cargar Prácticas/ImagenPractica9.
Las imágenes son las siguientes:
SOL 1
SOL 2
SOL 3
SOL 4
SOL 5
SOL 6
SOL 7
ALGORITMOS UTILIZADOS
Se emplean los siguientes algoritmos (para un repaso detallado, consultar el Tutorial de Visión
Artificial), agrupados en los siguientes campos:
Lectura de las imágenes para realizar la práctica ("Imágenes/Cargar Prácticas/ImagenPractica9")
Conversión de una imagen color a blanco y negro ("AlgoritmosColor/Canales Color/ConvertirBN")
Reducción de una imagen a la mitad de tamaño ("Imágenes/Manipulación/Reducción2x2")
Binarizar las manchas solares ("AlgoritmosBN/PrácticaSolar/BinarizarManchasSol")
Cálculo del número de Wolf ("AlgoritmosBN/PrácticaSolar/NúmeroWolf")
Grabar una imagen en formato JPEG ("Imágenes/GuardarImágenes/SalvaJPEG")
Por comodidad en el desarrollo de la práctica, se recomienda también el uso de los siguientes algoritmos:
Selección entre varias imágenes de entrada ("Imágenes/Manipulación/ Selección")
Guardar una imagen en un buffer de trabajo local ("Imágenes/Manipulación/GuardaEnBuff")
Leer una imagen de un buffer de trabajo local ("Imágenes/Manipulación/LeeDeBuff")
Para más información, consultar el Tutorial sobre Visión Artificial existente en el sistema.
DESCRIPCIÓN DE LA PRÁCTICA
El alumno debe de obtener el número de Wolf para cada imagen (siete), con distintas resoluciones y con distintas
estrategias para la segmentación de las manchas solares.
El número de Wolf permite la medición de la actividad solar, y se basa en el cálculo de las manchas existentes en
la superficie visible del sol. Fue introducido en 1848 por Rudolph Wolf, que lo extendió hacia el pasado hasta las
primeras observaciones de Galileo y de Scheiner, habiéndose mantenido su uso hasta la actualidad, por lo que existen
datos de los últimos 400 años. El múmero de Wolf se calcula a partir de la siguiente fórmula:
W = K ( 10G + F )
K es una constante que se asigna individualmente a cada observador teniendo en cuenta sus datos y telescopio.
Durante la práctica se considera que K=1.
F es el número total de manchas individuales. Puntúan igual las manchas de distinto tamaño.
G es el número de grupos de manchas. Se considera como grupo aquella asociación de manchas relativamente
próximas entre sí que evolucionan de forma global e independiente del resto de manchas. Durante la práctica solo
se tendrá en cuenta la vecindad a una determinada distancia
La detección de manchas solares constituye una atractiva aplicación de la visión por computador, pues requiere la
evaluación de zonas conectadas o cercanas de la imagen, y su cuantificación.
Los pasos a desarrollar en la práctica son las siguientes:
Conversión a imagen blanco y negro. Las imágenes en color deben de ser convertidas a blanco y
negro, pues la segmentación se realiza solo sobre imágenes de este tipo.
Redución de la dimensión de la imagen. A fin de estudiar la variación del numero de Wolf ante
la misma imagen, pero con distinta resolución, se propone repetir el estudio tanto con las imágenes originales,
como con la obtenidas al reduccir a la mitad las dimensiones de la imagen (filas y columnas).
Binarización de las manchas solares.
El algoritmo permite detectar las manchas solares existentes de la imagen, detectándolas del fondo y del resto
del sol. Utiliza las siguientes opciones y los siguiente umbrales:
Tipo de Segmentación. Para realizar la segmentación hay dos opciones: SOL COMPLETO, que considera todo
el disco solar por igual en la segmentación; ANILLOS CIRCULARES, divide el disco solar en anillos concéntricos,
para corregir la variación lumínica del mencionado disco solar.
Umbral de Fondo. Permite separar el fondo del disco solar. El valor elegido (entre 0 y 255) debe ser
mayor que cualquier punto del fondo.
Umbral de Mancha. Permite separar las manchas del disco solar. Es un valor porcentual entre los valores
mínimo y máximo de la zona considerada (todo el disco solar o anillos concéntricos). El valor debe de estar
comprendido entre 0 y 200. El aumento del umbral implica una detección de mayores zonas como manchas solares.
El alumno debe de emplear el mismo Umbral de Fondo para todas las pruebas. Para cada Tipo de Segmetación deberá
igualmente emplearse el mismo Umbral de Mancha para todas las imágenes y a cualquier resolución (eso si puede ser
distinto para cada Tipo de Segmentación). En las siguientes imágenes se representa la binarización de la manchas
solares de algunas imágenes del sol.
SOL 4 MANCHAS BINARIZADAS
SOL 6 MANCHAS BINARIZADAS
Determinación del número de Wolf.
El algoritmo determina el número y posición de los objetos o manchas individuales, el número y posición de los
grupos, asi como el número de Wolf.
Esta información se puede obtener en la ventana de texto que se obtiene
pulsando la opción
Parámetro utilizado:
Longitud de Grupo. Define la cercanía de manchas para que se puedan considerar como grupos. En las
imágenes iniciales se empleará una Longitud de Grupo de 20, mientras que en las imágenes de dimensiones
reducidas a la mitad, se empleará una Longitud de Grupo de 10.
En las siguientes imágenes se representa la detección de las manchas (en rojo) y de los grupos (en cyan) obtenida
con el algoritmo de algunas imágenes del sol.
SOL 4 GRUPOS MANCHAS
SOL 6 GRUPOS MANCHAS
MÉTODO DE EVALUACIÓN
Los alumnos deberán de entregar un documento resumen del trabajo desarrollado, justificando los
pasos seguidos y las conclusiones obtenidas.
El documento debe recoger información sobre las siguientes pruebas, con los datos obtenidos y los
umbrales utilizados:
Determina el número de Wolf para cada imagen de entrada.
Estudiar la influencia en el número de Wolf (para cada imagen) del efecto de la reducción de las dimensiones
de la imagen a la mitad.
Estudiar la influencia en el número de Wolf (para cada imagen) del efecto del tipo de segmentación empleado
en la binarización de la imagen.
Simular mediante transformaciones morfológicas el procesamiento de imágenes que se realiza en el bloque
"NumeroWolf", para partiendo de la misma imagen de entrada al bloque, obtener la misma imagen de salida del
bloque.
