Документ взят из кэша поисковой машины. Адрес
оригинального документа
: http://www.sao.ru/precise/Laboratory/Dis_akn/node91.html
Дата изменения: Thu Jul 8 15:31:51 1999 Дата индексирования: Tue Oct 2 02:33:28 2012 Кодировка: koi8-r Поисковые слова: solar system |
Построение континуума является достаточно сложной задачей. При обработке данных обзора KISS эта задача встает дважды: построение 2D континуума при обработке прямых снимков и снимков, полученных с объективной призмой и построение 1D континуума для одномерных спектров. В первом случае проблема осложняется большим полем зрения и использованием Шмидт-телескопа. Любое неравномерное освещение создает дополнительные градиенты, не исправляемые делением на плоское поле. Большое количество оптических поверхностей и наличие объективной призмы приводит к появлению различных дополнительных спутников ярких звезд. Попытки построения плоского поля с использованием стандартных процедур систем MIDAS и IRAF не дали удовлетворительных результатов. Во втором случае сложность задачи состоит в проведения континуума для спектра, имеющего всего 40 точек. Трудности подхода построения континуума для спектров, полученных с объективной призмой, при помощи сглаживания простым скользящим средним или медианой описаны, например в Hewett et al. (1985).
Для построения континуума, при обработке KISS-данных использовался алгоритм, давно работающий при редукции 1D записей радиотелескопа RATAN-600 (Erukhimov, Vitkovsky & Shergin 1990; Verkhodanov et al. 1992, 1993). Оказалось, что данный алгоритм весьма удобно применять для построения 2D континуума как для прямых, так и для спектральных KISS-изображений, рассматривая двумерное изображение как набор одномерных спектров (Shergin, Kniazev, & Lipovetsky 1996). Семейство этих алгоритмов будет называться в дальнейшем семейством SAC-алгоритмов (Smoothing-And-Clipping) и является, по-сути, следующим этапом в развитии так называемых clipping алгоритмов (например, усреднение путем kappa-sigma clipping в стандартной команде MIDAS AVERAGE/KAPPA).
SAC алгоритмы позволяют задачу построения континуума рассматривать как робастное (устойчивое) оценивание среднего значения распределения в некотором окне, когда на исходное распределение (распределение фона) накладывается дополнительное распределение (источников или эмиссионных/абсорбционных линий), искажающее данную оценку.
Описание алгоритма
Все SAC-алгоритмы характеризуются двумя главными шагами: сглаживание и отбрасывание сглаженных значений по некоторому правилу, -- повторяющимися итеративно.
Перед описанием алгоритма введем некоторые определения:
Тогда каждая итерация SAC алгоритма состоит из следующих шагов:
![]() |
(4.5) |
![]() |
(4.6) |
![]() |
(4.7) |
![]() |
(4.8) |
![]() |
Как уже отмечалось выше, SAC -- это семейство фильтров. Возможно применение различных операторов сглаживания и вычисления весов. При обработке данных обзора возможно использование следующих видов сглаживания, которые отличаются временем работы и качеством результата:
Для всех перечисленных видов сглаживания используется один оператор расчета весов (весовая функция). Эта эмпирическая функция показана на рисунке 4.6.
Применение алгоритма при обработке 2D изображений и проведении континуума в 1D спектрах
Программы, использующие SAC-алгоритм были встроены автором в систему MIDAS и в них были добавлены следующие возможности:
Самый устойчивый результат показал алгоритм, созданный Шергиным В.С. и
использующий свертку с гауссианой. Этот алгоритм и использовался, в основном,
при обработке. Однако он же и является наиболее долгим по времени работы
и продолжительность его работы сильно зависит от ,
размер которого
в любом SAC алгоритме определяется масштабом деталей,
удаляемых из изображения.
Время работы программы, использующей этот алгоритм, на разных компьютерах
приведено в таблице 4.4. Использовалось ПЗС-изображение
размером 2K
2K, а значит параметр размера оперативной памяти компьютера
(RAM) критичен, так как входное и выходное изображения занимают в сумме
32 мегабайта:
при размере памяти меньше этого предела начинается свопинг,
сильно замедляющий время работы.
Компьютер | Оперативная | Время для | Время для |
память |
![]() |
![]() |
|
(1) | (2) | (3) | (4) |
SUN-server NOAO | 128 Mb | 55 min | 2.5 hours |
Sparc-20 | 64 Mb | 45 min | 2 hours |
Convex | 900 Mb | 2 hours | 5 hours |
Необходимо отметить, что время работы для
программы, использующей сглаживание скользящим средним не зависит от и занимает несколько минут для обработки изображения того же размера.
Процедура, использующая полиномиальную аппроксимацию, работает
примерно в 4 раза быстрее процедуры, использующей свертку с гауссианой.
На рисунке 4.7 представлен результат работы программы при
обработке двумерных изображений. Размер окна
был выбран таким
образом, чтобы из изображения были удалены гало от ярких звезд, размер
которых существенно больше типичного размера объектов.
Также из изображения исчезли структуры, появившиеся вследствии сбоя
электроники при считывании ПЗС.
Разница дисперсий нижней и верхней частей исходного изображения,
также вызванная сбоем электроники, несущественна для работы программы
поскольку она работает с переменным шумом.
На рисунке 4.8 представлен результат работы программы при построении континуума для одномерных спектров. Приведены галактики с эмиссионными линиями разной интенсивности, имеющие различные красные смещения и видимые звездные величины. Видно, что алгоритм работает для разных типов континуума, и программа строит корректный континуум даже в случае, когда достаточно слабая эмиссионная линия расположена на самом краю спектра в длинноволновой области, как это видно на примере галактики CG 1257.