近期，云南天文台天文技术实验室硕士生王昀和研究员季凯帆等针对不同波段太阳图像的配准问题，提出了一种基于稠密光流算法和RANSAC（随机采样一致）的高精度配准方法。该方法利用太阳不同波段间的相似结构实现图像配准，并成功应用在了在夸父一号卫星的图像数据上。

该研究成果以“A High-Accuracy Alignment Approach for Solar Images of Different Wavelengths”为题发表在国际天文学期刊《天体物理学杂志》（The Astrophysical Journal）。

太阳大气活动的观测需结合多波段图像综合分析。然而，受限于不同波段成像设备的指向差异、分辨率不同及太阳结构跨波段变化的复杂性，不同波段的太阳图像配准是一项重大挑战。

为了解决这一难题，研究人员提出了一种基于稠密光流算法和RANSAC（随机采样一致）的高精度配准方法。该方法的基本思想是不同波段的太阳图像如果存在相似结构，那么可以利用这些结构来进行图像配准。其具体实现方案是首先利用各波段太阳图像的Fits头文件进行粗略配准，然后通过Farneback稠密光流算法计算出太阳区域的光流场，最后再利用RANSAC算法迭代筛选高置信度光流点，并拟合旋转、平移、缩放参数，从而实现实现亚像素级精确配准。研究结果表明，该方法能够精确地实现存在相似结构的不同波段太阳图像的配准对齐。

为了验证该方法的精度，研究人员采用了两种方法来进行评估：蒙特卡洛模拟和基于雅可比矩阵的不确定性分析。前者通过多次模拟单张图像并测量结果，同时与传统的互相关（CC）算法进行比对。后者则是基于雅可比矩阵，进行拟合精度的测量，这样可以估计不同波段太阳图像的配准精度。实验结果表明，该方法的精度明显优于CC算法，并且能在实验图像上能实现亚像素级别的配准。

此外，研究人员还对该方法进行了抗噪性实验。通过添加噪声，以此来观察该方法的实际表现和评估精度变化。实验结果表明，该方法具有良好的抗噪性。

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图 1：左边为实验图像AIA 304 Å，中间为实验图像SDI 1216 Å 和二者之间的光流，右图为RANSAC筛选后的光流

图 2：左图为该方法与CC方法在X方向上的精度对比，右图是在Y方向上的对比

图 3：左图为两幅图像粗略对齐，右图为精准对齐