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摘要
为了提高天文观测的效率，需要对夜间地基光学天文观测中薄云的识别和影响程度评估的算法进行研究。首先，分析了云对地基光学天文观测的影响和传统地基云图的算法后，选取大视场地基光学天文设备地基广角相机阵（GWAC）的图像进行研究。其次，通过GWAC图像的灰度分布等特性的对比分析，选取模糊C均值聚类（FCM）算法处理受薄云影响的GWAC图像。然后，应用FCM算法，通过重复多组实验，选定合适的聚类层次数、迭代次数和平滑因子等关键参数。最后，将FCM算法结果与传统天文学的恒星消光方法进行比较。设置平滑因子为1.5，聚类层次数为5，经过10次循环迭代计算后，FCM算法将夜晚的天空背景聚类成5个层次。层次分布结果与目测云层厚度分布相符，且与更精确的传统天文学恒星消光方法的结果也吻合。对于大视场地基光学天文图像中的薄云，FCM算法可以有效地识别并分析出其厚薄分布结构，即能对薄云的影响程度进行分级评估。此FCM算法有望结合更大视场的鱼眼镜头和CCD相机的监测设备，研发出一类自动监测和实时评估云层分布和影响程度的专用设备，提高地基光学天文观测的效率。
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