論文の概要: Learning the Night Sky with Deep Generative Priors
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.02030v1
- Date: Fri, 3 Feb 2023 23:28:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-07 20:41:55.834951
- Title: Learning the Night Sky with Deep Generative Priors
- Title（参考訳）: 夜空の深層生成の先駆者による学習
- Authors: Fausto Navarro, Daniel Hall, Tamas Budavari, Yashil Sukurdeep
- Abstract要約: 本研究では, 深部生成前処理に触発された画像の識別, 分解, 付加を行う, 教師なしマルチフレーム手法を開発した。
4KHyper Suprime-Cam露光で4Kを解析し,有望な復元画像と抽出したソースリストを得る予備結果を得た。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1470070927586016
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recovering sharper images from blurred observations, referred to as
deconvolution, is an ill-posed problem where classical approaches often produce
unsatisfactory results. In ground-based astronomy, combining multiple exposures
to achieve images with higher signal-to-noise ratios is complicated by the
variation of point-spread functions across exposures due to atmospheric
effects. We develop an unsupervised multi-frame method for denoising,
deblurring, and coadding images inspired by deep generative priors. We use a
carefully chosen convolutional neural network architecture that combines
information from multiple observations, regularizes the joint likelihood over
these observations, and allows us to impose desired constraints, such as
non-negativity of pixel values in the sharp, restored image. With an eye
towards the Rubin Observatory, we analyze 4K by 4K Hyper Suprime-Cam exposures
and obtain preliminary results which yield promising restored images and
extracted source lists.
- Abstract（参考訳）: デコンボリューション(deconvolution)と呼ばれるぼやけた観察からよりシャープな画像を復元することは、古典的なアプローチがしばしば不十分な結果を生み出す不適切な問題である。
地上天文学では、複数の露光を組み合わせて高信号対雑音比の画像を達成することは、大気効果による露光における点拡散関数の変化によって複雑になる。
本研究では, 深部生成前処理に触発された画像の識別, 分解, 付加のための教師なしマルチフレーム手法を開発した。
複数の観測からの情報を結合し、これらの観測に対する共同可能性を定式化し、シャープで復元された画像におけるピクセル値の非ネガティビティのような望ましい制約を課す、注意深く選択された畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャを使用する。
ルービン天文台に目を向け、4kハイパーsuprime-cam露光による4k分析を行い、有望な復元画像と抽出されたソースリストを得る予備結果を得た。
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