Fotometria CCD 5. Metoda odejmowania obrazów

Podobne dokumenty
Fotometria CCD 4. Fotometria profilowa i aperturowa

Fotometria 1. Systemy fotometryczne.

Akwizycja i przetwarzanie sygnałów cyfrowych

Sejsmologia gwiazd. Andrzej Pigulski Instytut Astronomiczny Uniwersytetu Wrocławskiego

Propagacja w przestrzeni swobodnej (dyfrakcja)

Aproksymacja funkcji a regresja symboliczna

Wakacyjne praktyki studenckie w Obserwatorium Instytutu Astronomicznego Uniwersytetu Wrocławskiego w Białkowie (Rok akademicki 2015/2016)


Jeśli X jest przestrzenią o nieskończonej liczbie elementów:

Różne reżimy dyfrakcji

METODY MATEMATYCZNE I STATYSTYCZNE W INŻYNIERII CHEMICZNEJ

PRAKTYCZNA INSTRUKCJA OBSŁUGI PAKIETU DIA

w analizie wyników badań eksperymentalnych, w problemach modelowania zjawisk fizycznych, w analizie obserwacji statystycznych.

INŻYNIERIA WIEDZY I SYSTEMY EKSPERTOWE

Zad. 3: Układ równań liniowych

ANALIZA SEMANTYCZNA OBRAZU I DŹWIĘKU

Układy stochastyczne

Metody numeryczne Wykład 4

Diagnostyka obrazowa

WYDZIAŁ FIZYKI I INFORMATYKI STOSOWANEJ

Wszechświat: spis inwentarza. Typy obiektów Rozmieszczenie w przestrzeni Symetrie

Soczewki grawitacyjne narzędziem Kosmologii

Zygmunt Wróbel i Robert Koprowski. Praktyka przetwarzania obrazów w programie Matlab

Fotometria 2. Ekstynkcja atmosferyczna i międzygwiazdowa.

MODULATOR CIEKŁOKRYSTALICZNY

Mikrosoczewkowanie grawitacyjne. Dr Tomasz Mrozek Instytut Astronomiczny Uniwersytet Wrocławski

Analiza obrazu. wykład 4. Marek Jan Kasprowicz Uniwersytet Rolniczy 2009

Przedmowa Wykaz oznaczeń Wykaz skrótów 1. Sygnały i ich parametry Pojęcia podstawowe Klasyfikacja sygnałów

WYKŁAD 10 Rozmyta reprezentacja danych (modelowanie i wnioskowanie rozmyte)

Wstęp do sieci neuronowych, wykład 03 Warstwy RBF, jednostka Adaline.

Fotometria CCD 3. Kamera CCD. Kalibracja obrazów CCD

9. Dyskretna transformata Fouriera algorytm FFT

Metody Ilościowe w Socjologii

Uniwersytet Zielonogórski Wydział Elektrotechniki, Informatyki i Telekomunikacji Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych

Przekształcenia całkowe. Wykład 1

SZTUCZNA INTELIGENCJA

Wstęp do metod numerycznych Eliminacja Gaussa Równania macierzowe. P. F. Góra

Sterowanie z wykorzystaniem logiki rozmytej

Inżynieria Wiedzy i Systemy Ekspertowe. Logika rozmyta. dr inż. Michał Bereta Politechnika Krakowska

Metody wyznaczania masy Drogi Mlecznej

Wstęp do GIMP wycinanie obiektu z obrazka, projekt napisu. Rozpoczynamy prace w GIMP-e

STANDARDOWE FUNKCJE PRZYNALEŻNOŚCI. METODY HEURYSTYCZNE wykład 6. (alternatywa dla s) (zdef. poprzez klasę s) GAUSSOWSKA F.

Zakładamy, że są niezależnymi zmiennymi podlegającymi (dowolnemu) rozkładowi o skończonej wartości oczekiwanej i wariancji.

O MACIERZACH I UKŁADACH RÓWNAŃ

Wykład 6: Reprezentacja informacji w układzie optycznym; układy liniowe w optyce; podstawy teorii dyfrakcji

JAK WYZNACZA SIĘ PARAMETRY WALIDACYJNE

ZTWiA: grupa prof. M. Kutschery

Adobe Photoshop Dodatek do lab4 J.Wiślicki, A.Romanowski;

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 8

Ciemna materia w sferoidalnych galaktykach karłowatych. Ewa L. Łokas Centrum Astronomiczne PAN, Warszawa

Interfejsy. Programowanie obiektowe. Paweł Rogaliński Instytut Informatyki, Automatyki i Robotyki Politechniki Wrocławskiej

Automatyczne tworzenie trójwymiarowego planu pomieszczenia z zastosowaniem metod stereowizyjnych

Wykład VI Dalekie pole

LABORATORIUM AKUSTYKI MUZYCZNEJ. Ćw. nr 12. Analiza falkowa dźwięków instrumentów muzycznych. 1. PODSTAWY TEORETYCZNE ANALIZY FALKOWEJ.

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /15

Laboratorium Optyki Falowej

uzyskany w wyniku próbkowania okresowego przebiegu czasowego x(t) ze stałym czasem próbkowania t takim, że T = t N 1 t

Bartosz Kulawik Koordynator Projektu Centrum Badań Kosmicznych PAN Zespół Obserwacji Ziemi

Matematyka dyskretna

Pożegnania. Mapa nieba, miedzioryt, XIX w.

BIBLIOTEKA PROGRAMU R - BIOPS. Narzędzia Informatyczne w Badaniach Naukowych Katarzyna Bernat

Mikroskop teoria Abbego

Excel - użycie dodatku Solver

Wnioskowanie rozmyte. Krzysztof Patan

Rozwiązywanie układów równań liniowych metody dokładne Materiały pomocnicze do ćwiczeń z metod numerycznych

2. Próbkowanie Sygnały okresowe (16). Trygonometryczny szereg Fouriera (17). Częstotliwość Nyquista (20).

Sztuczna inteligencja: zbiory rozmyte

Ocena błędów systematycznych związanych ze strukturą CCD danych astrometrycznych prototypu Pi of the Sky

SYLABUS DOTYCZY CYKLU KSZTAŁCENIA realizacja w roku akademickim 2016/2017

Skala jasności w astronomii. Krzysztof Kamiński

Spis treści. Rozdział I. Wstęp do matematyki Rozdział II. Ciągi i szeregi... 44

Operacje przetwarzania obrazów monochromatycznych

Cyfrowe Przetwarzanie Obrazów i Sygnałów

Cykle życia gwiazd. Fotometria gromad gwiazdowych z wykorzystaniem programu SalsaJ. Autorzy: Daniel Duggan & Sarah Roberts Redakcja: Dawid Basak

Przetwarzanie i transmisja danych multimedialnych. Wykład 7 Transformaty i kodowanie. Przemysław Sękalski.

Poszukiwanie gwiazd zmiennych w eksperymencie Pi of the Sky

Plan wykładu. Własności statyczne i dynamiczne elementów automatyki:

PODSTAWY RACHUNKU WEKTOROWEGO

Laboratorium z automatyki

Podstawy Automatyki. wykład 1 ( ) mgr inż. Łukasz Dworzak. Politechnika Wrocławska. Instytut Technologii Maszyn i Automatyzacji (I-24)

4 Zasoby językowe Korpusy obcojęzyczne Korpusy języka polskiego Słowniki Sposoby gromadzenia danych...

Analiza obrazów - sprawozdanie nr 2

Układy równań liniowych

Szkolenie Regresja liniowa

Projekt zarządzania jakością wykorzystujący STATISTICA Data Miner przynosi w voestalpine roczne oszczędności w wysokości EUR

E-N-1112-s1 MATEMATYKA Mathematics

Cykle życia gwiazd. Fotometria gromad gwiazdowych z wykorzystaniem programu SalsaJ. Autorzy: Daniel Duggan & Sarah Roberts Redakcja: Dawid Basak

Przetwarzanie obrazów wykład 4

PRZETWARZANIE SYGNAŁÓW

Analiza danych. TEMATYKA PRZEDMIOTU

Soczewkowanie 7. Propagacja światła w niejednorodnym Wszechświecie Słabe soczewkowanie

KADD Metoda najmniejszych kwadratów funkcje nieliniowe

Pomiary jasności nieba z użyciem aparatu cyfrowego. Tomek Mrozek 1. Instytut Astronomiczny UWr 2. Zakład Fizyki Słońca CBK PAN

Szukanie rozwiązań funkcji uwikłanych (równań nieliniowych)

Ekran wyboru menu główne

Ekonometria. Regresja liniowa, współczynnik zmienności, współczynnik korelacji liniowej, współczynnik korelacji wielorakiej

Regresja linearyzowalna

Wykład 10 - Charakterystyka podstawowych systemów gwiazdowych: otoczenie Słońca, Galaktyka, gromady gwiazd, galaktyki, grupy i gromady galaktyk

Kolejny krok iteracji polega na tym, że przechodzimy do następnego wierzchołka, znajdującego się na jednej krawędzi z odnalezionym już punktem, w

ZOO galaktyk i odkrywanie egzoplanet poprzez EU-HOU w internecie. dr Krzysztof Rochowicz Zakład Dydaktyki Fizyki UMK

Transkrypt:

Fotometria CCD 5. Metoda odejmowania obrazów Andrzej Pigulski Instytut Astronomiczny Uniwersytetu Wrocławskiego Produkty HELAS-a, 2010

Gęste pole: M92

Gęste pole: M92

Gęste pole: okolice centrum Galaktyki

Gęste pole: okolice centrum Galaktyki Rozwiązanie: metoda odejmowania obrazów (do poszukiwania zmienności)

Metoda odejmowania obrazów IDEA: 1. Uzgadniamy współrzędne dla serii obrazów: transformacja współrzędnych (obrót, przesuniecie, skalowanie). Obrazek transformuje się do współrzędnych wybranego obrazu referencyjnego. 2. Uzgadniamy rozmycie ( seeing ): rozmywamy obraz z węższym profilem (referencyjny) do szerokości profilu na danym, kolejnym obrazie z serii. 3. Odejmujemy od siebie rozmyty obraz referencyjny i kolejny obraz z serii: na obrazach różnicowych ujawniają nam się zmiany jasności wszystkich obiektów.

Obrazy różnicowe

Obrazy różnicowe Przykłady gwiazd zmiennych

Obrazy różnicowe Przykłady gwiazd zmiennych

Obrazy różnicowe Przykłady gwiazd zmiennych Defekty chipu

Mapa zmienności

Mapa zmienności Na mapie zmienności ujawniają się wszystkie obiekty zmienne.

Mapa zmienności Na mapie zmienności ujawniają się wszystkie obiekty zmienne. Żeby znaleźć gwiazdy zmienne nie trzeba badać fotometrii wszystkich gwiazd!!!

Odejmowanie obrazów: ujęcie matematyczne Im(x,y) = Ker(x,y;u,v) Ref(u,v) + Bkg(x,y)

Odejmowanie obrazów: ujęcie matematyczne Im(x,y) = Ker(x,y;u,v) Ref(u,v) + Bkg(x,y) gdzie:

Odejmowanie obrazów: ujęcie matematyczne Im(x,y) = Ker(x,y;u,v) Ref(u,v) + Bkg(x,y) gdzie: Im(x,y) jest aktualnym obrazem,

Odejmowanie obrazów: ujęcie matematyczne Im(x,y) = Ker(x,y;u,v) Ref(u,v) + Bkg(x,y) gdzie: Im(x,y) jest aktualnym obrazem, Ref(u,v) to obraz referencyjny,

Odejmowanie obrazów: ujęcie matematyczne Im(x,y) = Ker(x,y;u,v) Ref(u,v) + Bkg(x,y) gdzie: Im(x,y) jest aktualnym obrazem, Ref(u,v) to obraz referencyjny, Ker(x,y;u,v) jest tzw. jądrem splotu.

Odejmowanie obrazów: ujęcie matematyczne Im(x,y) = Ker(x,y;u,v) Ref(u,v) + Bkg(x,y) gdzie: Im(x,y) jest aktualnym obrazem, Ref(u,v) to obraz referencyjny, Ker(x,y;u,v) jest tzw. jądrem splotu. Do poprawnego opisu potrzebny jest jeszcze obrazek Bkg(x,y),

Odejmowanie obrazów: ujęcie matematyczne Im(x,y) = Ker(x,y;u,v) Ref(u,v) + Bkg(x,y) gdzie: Im(x,y) jest aktualnym obrazem, Ref(u,v) to obraz referencyjny, Ker(x,y;u,v) jest tzw. jądrem splotu. Do poprawnego opisu potrzebny jest jeszcze obrazek Bkg(x,y), który opisuje różnicę w poziomie tła między obrazkami.

Odejmowanie obrazów: ujęcie matematyczne Im(x,y) = Ker(x,y;u,v) Ref(u,v) + Bkg(x,y) gdzie: Im(x,y) jest aktualnym obrazem, Ref(u,v) to obraz referencyjny, Ker(x,y;u,v) jest tzw. jądrem splotu. Do poprawnego opisu potrzebny jest jeszcze obrazek Bkg(x,y), który opisuje różnicę w poziomie tła między obrazkami. Kluczowa jest tu znajomość jądra splotu. Opisuje ono transformację pomiędzy PSF-ami obrazka referencyjnego i aktualnego.

Jak wyznaczyć jądro splotu? Pierwsze pomysły na odejmowanie obrazów (M31): Crotts (1992, ApJ 399,L43) Gould (1996, ApJ 470,201, pixel lensing) Crotts & Tomaney (1996, ApJ 483,L87)

Jak wyznaczyć jądro splotu? Pierwsze pomysły na odejmowanie obrazów (M31): Crotts (1992, ApJ 399,L43) Gould (1996, ApJ 470,201, pixel lensing) Crotts & Tomaney (1996, ApJ 483,L87) Pierwsze próby wyznaczenia jądra splotu: Tomaney & Crotts (1996, AJ 112,2872) Difference Image Photometry

Jak wyznaczyć jądro splotu? Pierwsze pomysły na odejmowanie obrazów (M31): Crotts (1992, ApJ 399,L43) Gould (1996, ApJ 470,201, pixel lensing) Crotts & Tomaney (1996, ApJ 483,L87) Pierwsze próby wyznaczenia jądra splotu: Tomaney & Crotts (1996, AJ 112,2872) Difference Image Photometry Jeśli (PSF) i = (PSF) ref k, to I = R K, gdzie I = TF [(PSF) i ] jest transformatą Fouriera (PSF) i, R jest transformatą Fouriera (PSF) ref, a K jest transformatą Fouriera jądra splotu k.

Jak wyznaczyć jądro splotu? Pierwsze pomysły na odejmowanie obrazów (M31): Crotts (1992, ApJ 399,L43) Gould (1996, ApJ 470,201, pixel lensing) Crotts & Tomaney (1996, ApJ 483,L87) Pierwsze próby wyznaczenia jądra splotu: Tomaney & Crotts (1996, AJ 112,2872) Difference Image Photometry Jeśli (PSF) i = (PSF) ref k, to I = R K, gdzie I = TF [(PSF) i ] jest transformatą Fouriera (PSF) i, R jest transformatą Fouriera (PSF) ref, a K jest transformatą Fouriera jądra splotu k. Zatem: k = TF -1 (K) = TF -1 (I/R).

Jak wyznaczyć jądro splotu? Pierwsze pomysły na odejmowanie obrazów (M31): Crotts (1992, ApJ 399,L43) Gould (1996, ApJ 470,201, pixel lensing) Crotts & Tomaney (1996, ApJ 483,L87) Pierwsze próby wyznaczenia jądra splotu: Tomaney & Crotts (1996, AJ 112,2872) Difference Image Photometry Jeśli (PSF) i = (PSF) ref k, to I = R K, gdzie I = TF [(PSF) i ] jest transformatą Fouriera (PSF) i, R jest transformatą Fouriera (PSF) ref, a K jest transformatą Fouriera jądra splotu k. Zatem: k = TF -1 (K) = TF -1 (I/R). Wada tego podejścia: żeby wyliczyć k trzeba bardzo dokładnie znać (PSF) i i (PSF) ref, co jest niemożliwe dla bardzo gęstych pól.

Jak wyznaczyć jądro splotu? Nowe podejście: Alard & Lupton (1998, ApJ 503,325) Rozwiązanie równania na Ker: Im(x,y) = Kernel(u,v) Ref(u,v) + Bkg(x,y) jest zadaniem nieliniowym, chyba że czyli kombinacją liniową funkcji bazowych B(u,v), które z kolei są iloczynami funkcji Gaussa i wielomianów.

Zatem: Jak wyznaczyć jądro splotu?

Jak wyznaczyć jądro splotu? Zatem: Przy takim podejściu: 1. Problem staje się liniowy. 2. Taki wybór funkcji bazowych pozwala modelować nawet bardzo skomplikowaną postać jądra splotu. 3. Do wyznaczania jądra splotu można użyć cały obrazek, a nie tylko wyizolowane gwiazdy. 4. IM GĘŚCIEJ, TYM LEPIEJ!!!!

Jak wyznaczyć jądro splotu? Dif = Im - Ker Ref - Bkg Ker Im Ref Alard & Lupton (1998)

Jak wyznaczyć jądro splotu? Rozszerzenie metody na zmienne jądro splotu: Alard (2000, A&AS 144,363)

Jak wyznaczyć jądro splotu? Stała PSF PSF zmienna: profil poszerza się od dołu do góry Alard (2000)

Jak wyznaczyć jądro splotu? Obrazy różnicowe: Ze stałym jądrem splotu Ze zmiennym jądrem splotu Alard (2000)

Jak wyznaczyć jądro splotu? Dwa obrazy obrócone względem siebie o mały kąt, obrazy różnicowe: Ze stałym jądrem splotu Alard (2000) Ze zmiennym jądrem splotu

Jak wyznaczyć jądro splotu? Dwa obrazy obrócone względem siebie o mały kąt, obrazy różnicowe: Ze stałym jądrem splotu Alard (2000) Ze zmiennym jądrem splotu Metoda ze zmiennym jądrem splotu działa dobrze nawet przy obrotach między obrazami (ale tylko niedużych).

Pakiety Pakiet ISIS Alarda dostępny jest na stronie: http://www2.iap.fr/users/alard/package.html (Pierwsza wersja miała błędy, być może poprawione) Nowa implementacja metody: Woźniak (2000, AcA 50,421) Difference Image Analysis (DIA)

Przykłady zastosowań: zjawisko mikrosoczewkowania Woźniak (2000)

Przykłady zastosowań: zjawisko mikrosoczewkowania Woźniak (2000)

Przykłady zastosowań: gromada kulista M53

Przykłady zastosowań: gromada kulista M53 Kopacki (2000)

Przykłady zastosowań: gromada kulista M53 Kopacki (2000)

Przykłady zastosowań: odkrywanie supernowych NGC 3190 + SN 2002bo Szabó i in. (2003)

Przykłady zastosowań: odkrywanie supernowych NGC 3190 + SN 2002bo + SN 2002cv Szabó i in. (2003)

Przykłady zastosowań: echo świetlne wokół SN1987A w WOM Miller i in. (2008)