Drizzle (image processing)

Кіріспе

Астрофотографиялық бейне өңдеу әдісі Drizzle (немесе DRIZZLE) - суреттерді сызықтық қайта құру үшін цифрлық бейне өңдеу әдісі. Бұл әдіс әдетте астрономиялық суреттерді біріктіру үшін қолданылады және бастапқыда Хаббл ғарыш телескобы жасаған Хаббл терең өрісі байқаулары үшін әзірленді. Алгоритм, өзгермелі пикселдік сызықтық реконструкция немесе бейресми түрде "Дризл" деп аталады, фотометрия мен ажырату қабілетін сақтайды, әрбір пикселдің статистикалық маңыздылығына сәйкес кіріс суреттерін салмақтай алады және геометриялық бұрмалаудың сурет пішіні мен фотометрияға әсерін жояды. Сонымен қатар, космикалық сәулелердің қатысуымен бүлінген суреттерді біріктіру үшін шашырауды қолдануға болады. Жаңбырды әдетте әуесқой астрофотографтар, әсіресе планеталық бейне деректерін көп мөлшерде өңдеу үшін (әдетте бірнеше мың кадр), астрофотографиялық қолданбаларда жаңбырды жер бетіндегі бейне жазбалардан жоғары ажыратылуды қалпына келтіру үшін де қолдануға болады. Астрофотограф Дэвид Рэтледждің айтуынша, "DRIZZLE командасын қолданудың нәтижесі әуесқой аспаптармен тамаша болуы мүмкін".

Шолу

Камера оптикасы әдетте суреттердің геометриялық бұрмалануын енгізеді. Мысалы, суреттерде суреттер көп кездеседі, өйткені аспаптардың дизайнерлері жиі кішкентай көрініс өрісін дұрыс суретке түсіру мен үлкен өрісті суретке түсіру арасында таңдау жасауға мәжбүр болады. Бұл Хаббл ғарыш телескопының (HST) ерекше проблемасы, онда түзетілген оптика керемет шешімді қамтамасыз етуі мүмкін, бірақ детекторлар телескоптың толық шешімді қуатын шектеулі көрініс өрісі бойынша ғана толық пайдалана алады. Бақытымызға орай, үлгіні аз алу кезінде жоғалған ақпараттың көп бөлігін қалпына келтіруге болады. Бұл әдістердің ең көп қолданылатындары ауысу және қосу және өзара байланысу болып табылады. Drizzle бастапқыда Хаббл Deep Field North-тің дитерленген суреттерін біріктіру үшін әзірленді және содан бері HST камералары мен басқа телескоптардың дитерленген суреттерін біріктіру үшін кеңінен қолданылады. Drizzle ауысу және қосудың көпжақтылығына ие, бірақ көбінесе өзара байланысудың ажыратылуы мен тәуелсіз шу статистикасын сақтайды. Drizzle суреттерді негізінен кездейсоқ ауысулармен, айналулармен және геометриялық бұрмалаулармен айналыса алудың артықшылығы бар және тиісті салмақ карталарымен берілген суреттерге енгенде статистикалық жиынтық суретті жасайды. Drizzle сонымен қатар, табиғи түрде "жоғалған" деректері бар суреттерді өңдейді, мысалы, ғарыш сәулелерінің бүлінуіне немесе детектордың ақауларына байланысты. Бастапқыда ғарыш телескопының ғылыми деректерді талдау жүйесі (STSDAS) пакетімен бірге қазір құнсыздалған IRAF-те, Drizzle (қазір MultiDrizzle деп аталады) Drizzlepac Python пакетімен еркін қол жетімді. Drizzle-ден басқа, Хаббл ғарыш телескобының суреттеу деректерін біріктіруге көмектесетін бірқатар қосымша тапсырмалар Drizzlepac пакетінің бөлігі ретінде қол жетімді. Процесс пен оқулықтардың егжей- тегжейлі сипаттамасы Drizzlepac нұсқаулығында берілген. Drizzle ғарыш телескопы ғылыми институты мен ғарыш телескопының Еуропалық үйлестіру мекемесі арасындағы ынтымақтастық ретінде әзірленді.

Camera optics generally introduce geometric distortion of images. Undersampled images are, for example, common in astronomy because instrument designers are frequently forced to choose between properly sampling a small field of view and undersampling a larger field. This is a particular problem for the Hubble Space Telescope (HST), where the corrected optics may provide superb resolution, but the detectors are only able to take full advantage of the full resolving power of the telescope over a limited field of view. Fortunately, much of the information lost to undersampling can be restored. The most commonly used of these techniques are shift and add and interlacing. Drizzle was originally developed to combine the dithered images of the Hubble Deep Field North and has since been widely used for the combination of dithered images from both HST's cameras and those on other telescopes. Drizzle has the versatility of shift and add, yet largely maintains the resolution and independent noise statistics of interlacing. Drizzle has the advantage of being able to handle images with essentially arbitrary shifts, rotations, and geometric distortion and, when given input images with proper associated weight maps, creates an optimal statistically summed image. Drizzle also naturally handles images with "missing" data, due, for instance, to corruption by cosmic rays or detector defects. Originally packaged with the Space Telescope Science Data Analysis System (STSDAS) package in the now depreciated IRAF, Drizzle (now called MultiDrizzle) is freely available in the Drizzlepac Python package. In addition to Drizzle, a number of ancillary tasks that assist in the combination of Hubble Space Telescope imaging data are available as part of the Drizzlepac package. Detailed descriptions of the process and tutorials are provided in the Drizzlepac Handbook. Drizzle was developed as a collaboration between the Space Telescope Science Institute and the Space Telescope European Coordinating Facility.