論文の概要: Direct Exoplanet Detection Using Deep Convolutional Image Reconstruction
(ConStruct): A New Algorithm for Post-Processing High-Contrast Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.03671v1
- Date: Wed, 6 Dec 2023 18:36:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-07 14:02:02.836186
- Title: Direct Exoplanet Detection Using Deep Convolutional Image Reconstruction
(ConStruct): A New Algorithm for Post-Processing High-Contrast Images
- Title（参考訳）: 深部畳み込み画像再構成(コンストラクト)による直接外惑星検出 : 高速コントラスト画像に対する新しいアルゴリズム
- Authors: Trevor N. Wolf, Brandon A. Jones, Brendan P. Bowler
- Abstract要約: 本稿では,高コントラスト適応光学画像データセットにおけるかすかな点源検出のための新しい機械学習手法を提案する。
畳み込み型自己エンコーダニューラルネットワークは、実画像シーケンスの広範な参照ライブラリに基づいて訓練され、潜在的な惑星信号の位置にある恒星スペックルノイズを正確に再構成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present a novel machine-learning approach for detecting faint point
sources in high-contrast adaptive optics imaging datasets. The most widely used
algorithms for primary subtraction aim to decouple bright stellar speckle noise
from planetary signatures by subtracting an approximation of the temporally
evolving stellar noise from each frame in an imaging sequence. Our approach
aims to improve the stellar noise approximation and increase the planet
detection sensitivity by leveraging deep learning in a novel direct imaging
post-processing algorithm. We show that a convolutional autoencoder neural
network, trained on an extensive reference library of real imaging sequences,
accurately reconstructs the stellar speckle noise at the location of a
potential planet signal. This tool is used in a post-processing algorithm we
call Direct Exoplanet Detection with Convolutional Image Reconstruction, or
ConStruct. The reliability and sensitivity of ConStruct are assessed using real
Keck/NIRC2 angular differential imaging datasets. Of the 30 unique point
sources we examine, ConStruct yields a higher S/N than traditional PCA-based
processing for 67$\%$ of the cases and improves the relative contrast by up to
a factor of 2.6. This work demonstrates the value and potential of deep
learning to take advantage of a diverse reference library of point spread
function realizations to improve direct imaging post-processing. ConStruct and
its future improvements may be particularly useful as tools for post-processing
high-contrast images from the James Webb Space Telescope and extreme adaptive
optics instruments, both for the current generation and those being designed
for the upcoming 30 meter-class telescopes.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,高コントラスト適応光学画像データセットにおけるかすかな点源検出のための機械学習手法を提案する。
最も広く使われている一次サブトラクションアルゴリズムは、各フレームから時間的に変化する恒星ノイズの近似を画像シーケンスで抽出することで、明るい恒星スペックルノイズを惑星のシグネチャから切り離すことである。
提案手法は,新しい直接撮像後処理アルゴリズムの深層学習を活用し,恒星ノイズ近似の改善と惑星検出感度の向上を目的とする。
畳み込み型自己エンコーダニューラルネットワークは、実画像シーケンスの広範な参照ライブラリに基づいて訓練され、潜在的な惑星信号の位置にある恒星スペックルノイズを正確に再構成する。
このツールは、畳み込み画像再構成を伴う直接外惑星検出または構成と呼ばれる後処理アルゴリズムで使用される。
実際のkeck/nirc2角微分画像データセットを用いて構成の信頼性と感度を評価する。
調査した30の点源のうち、ConStructは従来のPCAベースの処理よりもS/Nの高い67$\%のコストで処理し、相対コントラストを最大2.6倍改善する。
この研究は、ポイントスプレッド関数実現の多様な参照ライブラリを活用するためのディープラーニングの価値と可能性を示し、直接イメージング後処理を改善する。
コンストラクトとその将来的な改良は、ジェームズ・ウェッブ宇宙望遠鏡の高コントラスト画像を後処理するためのツールや、現在の世代と今後の30メートル級望遠鏡のために設計された極端適応光学機器として特に有用である。
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