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本研究課題では，天文データ解析支援技術の一つとして，大規模な天体画像群を時系列解析することで変光星や突発天体を自動的に発見・追跡するフレームワークおよびそのための画像処理・パターン認識技術の開発を目的とした．具体的には，まず大規模天体画像群において撮影時刻の異なる画像同士を対象に，それらの重なり領域を検出し，位置合わせを行う技術を開発した．
変光星とは，経時的に光量が変化する恒星のことである．変光星総合カタログ（GCVS）第5 版によると，脈動変光星，激変星，回転星，爆発星，食変光星，変光Ｘ線源の6 種に大別される．この中でも脈動変光星の一種であるミラ変光星は変光周期が長く，変光範囲が可視光で大きいという特徴を持つ．このことから，変光周期を調べることで地球から恒星までの距離を計測することが可能となる．そのため，天文学において変光星を発見することは重要である．
研究期間を通じて，天体画像間の重なり領域に着目した画像同士の位置合わせ，検出された重なり領域内の変化検出に基づく変更線検出を実施した．前者については，高速な重なり領域検出手法を開発し，大規模実験を可能なものとした．後者においては，恒星の明るさによる適応的な変光星検出条件の決定による精度向上を実現した．また，恒星領域をガウス分布近似することにより，恒星の輝度特徴を適切に抽出することが可能となったため，恒星自体の誤検出と変光星の誤判定の両者を減少することができた．
提案手法をマルチバンド天体画像に適用し，更に精度を向上させることが今後の課題である．
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