論文の概要: Two-dimensional Multi-fiber Spectrum Image Correction Based on Machine
Learning Techniques
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.06600v1
- Date: Sun, 16 Feb 2020 15:39:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-31 18:25:27.400066
- Title: Two-dimensional Multi-fiber Spectrum Image Correction Based on Machine
Learning Techniques
- Title（参考訳）: 機械学習に基づく2次元マルチファイバースペクトル画像補正
- Authors: Jiali Xu, Qian Yin, Ping Guo, and Xin Zheng
- Abstract要約: 画像収差補正により空間変動PSFの問題を解決する新しい手法を提案する。
CCD画像収差が補正されると、畳み込みカーネルであるPSFを1つの空間不変PSFのみに近似することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.754036933225398
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Due to limited size and imperfect of the optical components in a
spectrometer, aberration has inevitably been brought into two-dimensional
multi-fiber spectrum image in LAMOST, which leads to obvious spacial variation
of the point spread functions (PSFs). Consequently, if spatial variant PSFs are
estimated directly , the huge storage and intensive computation requirements
result in deconvolutional spectral extraction method become intractable. In
this paper, we proposed a novel method to solve the problem of spatial
variation PSF through image aberration correction. When CCD image aberration is
corrected, PSF, the convolution kernel, can be approximated by one spatial
invariant PSF only. Specifically, machine learning techniques are adopted to
calibrate distorted spectral image, including Total Least Squares (TLS)
algorithm, intelligent sampling method, multi-layer feed-forward neural
networks. The calibration experiments on the LAMOST CCD images show that the
calibration effect of proposed method is effectible. At the same time, the
spectrum extraction results before and after calibration are compared, results
show the characteristics of the extracted one-dimensional waveform are more
close to an ideal optics system, and the PSF of the corrected object spectrum
image estimated by the blind deconvolution method is nearly central symmetry,
which indicates that our proposed method can significantly reduce the
complexity of spectrum extraction and improve extraction accuracy.
- Abstract（参考訳）: 分光器における光学成分の大きさと不完全さのため、収差は必然的にラストの2次元多ファイバースペクトル画像にもたらされ、点拡散関数(psfs)の明らかな空間的変化をもたらす。
これにより、空間変動型PSFを直接推定すると、大容量の記憶と集中的な計算要求により、非畳み込みスペクトル抽出法が引き起こされる。
本稿では,画像収差補正による空間変動psf問題を解決する新しい手法を提案する。
CCD画像収差が補正されると、畳み込みカーネルであるPSFを1つの空間不変PSFのみに近似することができる。
具体的には、Ttal Least Squares (TLS)アルゴリズム、インテリジェントサンプリング方法、多層フィードフォワードニューラルネットワークなど、歪んだスペクトル画像の校正に機械学習技術を採用している。
LAMOST CCD画像の校正実験により,提案手法の校正効果が有効であることが示された。
同時に、キャリブレーション前後のスペクトル抽出結果を比較し、抽出された1次元波形の特性が理想光学系に近いことを示すとともに、ブラインドデコンボリューション法により推定された補正対象スペクトル画像のpsfがほぼ中央対称であることを示し、提案手法がスペクトル抽出の複雑さを著しく低減し、抽出精度を向上させることを示唆する。
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