論文の概要: STAR: A Benchmark for Astronomical Star Fields Super-Resolution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.16385v1
- Date: Tue, 22 Jul 2025 09:28:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-23 21:34:14.046696
- Title: STAR: A Benchmark for Astronomical Star Fields Super-Resolution
- Title（参考訳）: STAR:スーパーリゾリューションのための天文学的スターフィールドのベンチマーク
- Authors: Kuo-Cheng Wu, Guohang Zhuang, Jinyang Huang, Xiang Zhang, Wanli Ouyang, Yan Lu,
- Abstract要約: 54,738個のフラックス一貫性の星体画像対を含む大規模SRデータセットSTARを提案する。
本稿では,Flux-Invariant Super Resolution (FISR)モデルを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.79340280382437
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Super-resolution (SR) advances astronomical imaging by enabling cost-effective high-resolution capture, crucial for detecting faraway celestial objects and precise structural analysis. However, existing datasets for astronomical SR (ASR) exhibit three critical limitations: flux inconsistency, object-crop setting, and insufficient data diversity, significantly impeding ASR development. We propose STAR, a large-scale astronomical SR dataset containing 54,738 flux-consistent star field image pairs covering wide celestial regions. These pairs combine Hubble Space Telescope high-resolution observations with physically faithful low-resolution counterparts generated through a flux-preserving data generation pipeline, enabling systematic development of field-level ASR models. To further empower the ASR community, STAR provides a novel Flux Error (FE) to evaluate SR models in physical view. Leveraging this benchmark, we propose a Flux-Invariant Super Resolution (FISR) model that could accurately infer the flux-consistent high-resolution images from input photometry, suppressing several SR state-of-the-art methods by 24.84% on a novel designed flux consistency metric, showing the priority of our method for astrophysics. Extensive experiments demonstrate the effectiveness of our proposed method and the value of our dataset. Code and models are available at https://github.com/GuoCheng12/STAR.
- Abstract（参考訳）: 超高解像度(SR)は、コスト効率の高い高解像度撮像を可能にし、遠方天体の検出と正確な構造解析に不可欠である。
しかし、既存のASR(Astronomical SR)のデータセットには、フラックスの不整合、オブジェクトクロップ設定、データ多様性の不足という3つの重要な制限があり、ASRの発展を著しく妨げている。
広い天体領域をカバーする54,738個のフラックス一貫性の星体画像対を含む大規模SRデータセットSTARを提案する。
これらのペアはハッブル宇宙望遠鏡の高分解能観測と、フラックス保存データ生成パイプラインによって生成される物理的に忠実な低分解能観測を組み合わせることで、フィールドレベルのASRモデルの体系的な開発を可能にする。
ASRコミュニティをさらに強化するために、STARは、物理ビューでSRモデルを評価するための新しいFlux Error(FE)を提供する。
本ベンチマークを応用したFlux-Invariant Super Resolution(FISR)モデルを提案する。このモデルでは、入力光度からフラックス一貫性の高い高分解能画像を正確に推定し、新しい設計されたフラックス整合度でいくつかのSR状態を24.84%抑制し、天体物理学の手法の優先順位を示す。
大規模な実験により,提案手法の有効性とデータセットの価値が示された。
コードとモデルはhttps://github.com/GuoCheng12/STAR.comで公開されている。
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