光学和近红外太阳爆发监测望远镜(ONSET)是我国太阳物理研究中的一个重要设备,该望远镜每天可以获得大量的太阳图像数据,给整个数据处理与存储带来了巨大的压力。开展观测图像的实时性选帧研究,有利于快速挑选有效数据,减轻存储压力,更可以提升ONSET观测图像后续重建处理的效率和质量,研究工作具有重要的现实意义与应用价值。本论文从当前常用的主客观评价图像质量研究出发,紧密结合GPU并行技术以解决ONSET实时数据处理问题,重点依据ONSET观测数据特点对选帧处理的执行时间和选帧结果的主客观一致性展开研究,具体包括以下四个部分:第一、设计实现了一套选帧实时处理模块,并在模块下集成实现了20种图像质量评价算法,其中主要研究了基于图像灰度梯度分布类、基于图像灰度概率分布类、基于图像傅里叶变换频域方法三类选帧算法的实现,并对三类算法从改进原算法或并行优化角度进行了讨论。第二、实验利用ONSET观测的图像质量为中等以上的五组数据,验证了三类方法改进、优化的有效性,论证了选帧实时处理模块的稳定性,其中在局部面数据下的频域类方法的执行时间最优,平均时间少于一秒,符合ONSET选帧的实时性需求。第三、选取ONSET观测的白光和Hα波段的好、中、差三个等级共十组测试数据,结合主客观一致性原则定义了主观评价各种选帧方法评级的三个标准,认为谱比法选帧具有优越性;在对各种选帧方法计算信噪比评价值验证选帧效果实验中,认为集成于选帧实时处理模块下的谱比法能够满足选帧实时性。第四、以应用于实际ONSET观测中的采集存储系统,进一步研究了满足串行环境下的实时选帧方法。参照谱比法的选帧结果,结合各种方法选帧结果与谱比法的文件重合率和选帧执行时间,论证了平均梯度改进算法在串行环境下能够取得良好的选帧准确度;基于平均梯度改进方法,分析讨论计算区域选取大小、位置因素对选帧准确度、速度的影响并得出结论,即对于白光波段、Hα波段图像分别选取计算窗口在太阳活动区内、太阳活动区外,窗口大小都为400?400像素,能够达到较高的选帧准确度、速度,满足实时选帧需求。综合来看,本文的工作对ONSET观测图像的选帧时间和效果两个层面进行了研究,涵盖了ONSET观测系统在不同运行环境中的选帧处理。在含有英伟达GPU设备的环境下,使用选帧实时处理模块加速选帧算法,并行谱比法能够达到实时选帧的性能;在常规串行环境下,基于现有结论选取合适大小、位置的计算区域,平均梯度改进方法能够满足实时选帧的需求。