Se ha adaptado un algoritmo de visión artificial para eliminar el ruido de las imágenes astronómicas

Investigadores de la Universidad Northwestern y la Universidad Tsinghua han adaptado un algoritmo de visión artificial para mejorar la eliminación de la borrosidad de las imágenes astronómicas.

La atmósfera de la Tierra desdibuja las imágenes obtenidas incluso por los mejores telescopios terrestres del mundo debido a las bolsas de aire cambiantes. Aunque la borrosidad parece inofensiva, oscurece las formas de los objetos en las imágenes astronómicas, lo que puede conducir a mediciones físicas llenas de errores que son esenciales para comprender la naturaleza de nuestro universo. Para evitar esto, los investigadores de la Universidad Northwestern y la Universidad de Tsinghua adaptaron un conocido algoritmo de visión por computadora utilizado para la nitidez de imágenes y lo aplicaron a imágenes astronómicas de telescopios terrestres por primera vez.

El algoritmo de IA también se entrenó en los datos simulados para que coincida con los parámetros de imagen del Observatorio Vera C. Rubin, por lo que el instrumento cumplirá instantáneamente cuando el observatorio abra el próximo año.

El algoritmo de visión artificial modificado funciona mucho más rápido que las técnicas actualmente en uso y produce imágenes más realistas.

«A menudo, el objetivo de la fotografía es obtener una imagen bonita y hermosa», dijo Emma Alexander, de la Universidad Northwestern, autora principal del estudio. Pero las fotografías astronómicas se utilizan en la ciencia. Al limpiar las imágenes de la manera correcta, podemos obtener datos más precisos. El algoritmo elimina matemáticamente la atmósfera, lo que permite a los físicos obtener mejores mediciones científicas. Al final del día, las fotos también se ven mejor”.

La investigación, «Desacoplamiento de una imagen galáctica de lentes gravitacionales débiles usando ADMM plug-and-play no controlado», se publicó en Avisos mensuales de la Royal Astronomical Society.

¿Por qué la atmósfera terrestre distorsiona las imágenes astronómicas?

La luz de estrellas, planetas y galaxias distantes viaja a través de la atmósfera de la Tierra antes de llegar a nuestros ojos. La atmósfera bloquea ciertas longitudes de onda de luz e incluso distorsiona la luz antes de que llegue al suelo. Un cielo nocturno despejado también afecta la luz que lo atraviesa. Esta es la razón por la cual los mejores telescopios terrestres están ubicados en altitudes elevadas donde la atmósfera es más delgada.

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«Es un poco como mirar desde el fondo de una piscina», dijo Alexander. «El agua empuja y distorsiona la luz. La atmósfera, por supuesto, es mucho menos densa, pero es un concepto similar».

El camuflaje puede afectar la capacidad de extraer datos cósmicos

Al estudiar la forma de las galaxias, los científicos pueden detectar los efectos gravitatorios de las estructuras cósmicas a gran escala, que desvían la luz en su camino hacia nuestro planeta. Esto puede hacer que una galaxia elíptica parezca más redonda o estirada de lo que realmente es. El desenfoque atmosférico puede distorsionar la forma de una galaxia. Por lo tanto, eliminar el desenfoque permite a los científicos recopilar datos precisos sobre la forma.

Una imagen simulada para que coincida con los parámetros de la Encuesta de legado de espacio y tiempo del Observatorio Vera C. Rubin (LSST). Para simular la imagen, los investigadores tomaron imágenes de alta resolución y de forma libre de la atmósfera del telescopio espacial Hubble (en el conjunto de datos COSMOS), simularon los efectos atmosféricos usando un paquete de software llamado GalSim con parámetros LSST adjuntos y luego redujeron la muestra. a la resolución más baja. de LSST. © Emma Alexander/Universidad del Noroeste

«Pequeñas diferencias en la forma nos pueden decir acerca de la gravedad en el universo», dijo Alexander. «Es realmente difícil detectar estas diferencias. Si miras una imagen de un telescopio terrestre, la forma puede estar distorsionada. Es difícil saber si se debe a la influencia de la gravedad o la atmósfera».

Se utilizó un algoritmo de visión por computadora para abordar este desafío.

Alexander y Tianao Li, un estudiante universitario de ingeniería eléctrica en la Universidad de Tsinghua y un pasante de investigación en el laboratorio de Alexander, combinaron un algoritmo de optimización de visión por computadora con una red de aprendizaje profundo entrenada en imágenes astronómicas. Entre las imágenes, el equipo simuló datos que coincidían con los parámetros de imagen esperados para el Observatorio Rubin. El algoritmo resultante produjo imágenes con un 38,6 % menos de error en comparación con los métodos tradicionales de eliminación de desenfoque y un 7,4 % menos de error en comparación con los métodos modernos.

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Cuando el Observatorio Rubin se inaugure el próximo año, sus telescopios comenzarán un estudio profundo de gran parte del cielo. A medida que los investigadores entrenaron un algoritmo de visión por computadora en los datos diseñados específicamente para simular las próximas imágenes de Robin, podrá ayudar a analizar los datos de la encuesta tan esperados.

Para los astrónomos interesados ​​en utilizar el instrumento, el Código fácil de usar y tutoriales adjuntos Disponible en linea.

«Ahora estamos pasando este instrumento y poniéndolo en manos de expertos en astronomía», dijo Alexander. «Creemos que este podría ser un recurso valioso para que los estudios del cielo obtengan los datos más realistas posibles».

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