Detection of Point Sources on Two-Dimensional Images Based on Peaks

Detection of Point Sources on Two-Dimensional Images Based on Peaks

Tác giả: M. López-Caniego, D. Herranz, J. L. Sanz, R. B. Barreiro

Lĩnh vực: Khoa học vũ trụ, Phân tích dữ liệu, Xử lý ảnh

Nội dung tài liệu:

Bài báo này đề xuất một phương pháp phát hiện các nguồn điểm ảnh trong ảnh thiên văn hai chiều dựa trên thống kê các điểm cực đại. Phương pháp này, mặc dù được minh họa bằng ví dụ phát hiện thiên hà xa trong các thí nghiệm về nền vi sóng vũ trụ, có thể áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực phân tích dữ liệu khác. Các nguồn điểm ảnh được mô hình hóa dưới dạng cấu hình Gaussian, xấp xỉ tốt cho sự tương tác của nguồn điểm ảnh với chùm tia dò trong các thí nghiệm vi sóng. Nền được mô hình hóa bằng trường ngẫu nhiên Gaussian đồng nhất và đẳng hướng với phổ công suất dạng luật lũy thừa. Các bộ lọc tuyến tính được sử dụng để tăng cường độ tương phản của các nguồn điểm ảnh so với nền. Sau khi lọc, các điểm cực đại cục bộ được xác định và áp dụng lược đồ phát hiện, một bộ dò Neyman-Pearson. Bộ dò này sử dụng các thông tin về biên độ, độ cong và độ lệch của các điểm cực đại, cùng với phân bố xác suất tiên nghiệm của các nguồn, để phân biệt giữa các điểm cực đại của nền và các nguồn thực sự. Bài báo cũng nghiên cứu hiệu suất của các bộ lọc tuyến tính khác nhau, bao gồm bộ lọc sóng wavelet Mexican hat, bộ lọc khớp và bộ lọc thích ứng với thang đo. Một phần mở rộng của bộ lọc thích ứng với thang đo lưỡng tham số (BSAF) được xem xét, cho thấy hiệu suất vượt trội so với các bộ lọc khác trong trường hợp nhiễu trắng.

Mục lục chi tiết:

• Giới thiệu
• Thống kê điểm cực đại
• Vấn đề phát hiện
• Các bộ lọc
• Kết quả phân tích
• Kết luận
• Phụ lục