천문학

"(곱하기) 황혼의 가산 줄무늬"는 무엇을 의미합니까?



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필터 i의 평평한 (황혼) 이미지에서 언저리 패턴을 어떻게 보이게 할 수 있습니까? 포함 :

전처리 된 (어두움, 바이어스, 오버 스캔 등) 많은 황혼의 아파트가 있고 (곱하기) 황혼에서 가산 줄무늬를 제거해야합니다. 저는 각각을 평균으로 나누어 정규화 한 다음 astropy에서 ccdproc을 사용하여 결합했습니다. 그런 다음 정규화 된 플랫을이 "새로운"플랫으로 나누고 DS9에서 보았지만 여전히 프린 징을 볼 수 없습니다.

그리고 OP는 변두리가 보이는 곳에 답변을 게시했습니다.

그러나 나는 "가산 적 프린 징 (additive fringing)"(제가 수정 된 이미지에 가산되는 프린 징 패턴을 의미한다고 가정 함)의 원인이 무엇인지, "멀티 플레이 티브 twilights"가 무엇을 의미하는지 전혀 모릅니다.

누군가가 두 가지 기본 사항을 설명 할 수 있습니까?


프린 징 패턴은 박막 간섭으로 인해 발생합니다. CCD 내. 픽셀에 수신 된 신호는 떨어지는 빛에 비례하여 감도를 곱하지만, 간섭의 영향을받는 특정 파장에 들어오는 빛의 양에 따라 일부 추가 신호가 더해 지거나 뺍니다 ( 즉, 전체 광대역 신호는 기여하지 않고 특정 파장의 플럭스에만 기여합니다.

따라서 프린 징 패턴은 일반적으로 광대역 필터 (예 : i 필터의 폭이 100nm 임)의 경우 하늘 배경의 추가 변조이며 광대역 구성 요소 (산란 된 태양 광, 달빛)와 개별 파장의 구성 요소 (공기 광)를 모두 포함합니다. 윤곽). 후자 만이 프린 징에 상당한 기여를합니다.

줄무늬는 배경 빼기를 수행 할 때 다루기 어려울 수있는 구조를 배경에 도입하는 것 외에는 항성 측광 측정에 영향을 미치지 않습니다. 그러나 이는 이미지에 외관상 영향을 미치고 확장 된 개체의 포토 메트릭 측정을 방해합니다.

프린지 패턴의 진폭 (및 모양)이 픽셀을 비추는 빛의 스펙트럼 구성에 정확히 의존하기 때문에 완벽하게 제거하는 것은 불가능하며 이는 (예 : 밤 시간, 달이 뜨는지 여부에 따라 달라집니다) ).

1 차 수정은 모든 달이없는 야간 노출을 중앙값 하늘 신호 (또는 노출 시간)로 조정 한 후 중앙값을 쌓아 "프린지 프레임"을 만드는 것입니다. 그런 다음 처리 된 모든 이미지 프레임에서이 크기가 조정 된 버전을 빼서 언저리의 영향을받는 배경 구성 요소를 제거 할 수 있습니다. 따라서이를 추가 보정이라고합니다.

황혼의 평평한 들판은 완전히 다른 목적으로 사용됩니다. 황혼에서 하늘 배경은 거의 균일하고 산란 된 햇빛이 지배하는 광대역 연속체 스펙트럼을 가지고 있습니다. 따라서 광대역 필터를 사용하여 그 안에있는 어떤 테두리도보기가 매우 어렵습니다.

twilight flats의 목적은 flat field로 나누어 각 픽셀의 광대역 감도를 보정하는 것이므로 (따라서 곱셈 보정이라고하며 일반적으로 다음과 같이 구성된 "균형 프레임"을 곱합니다.) 평탄한 황혼의 평탄한 버전을 평활하지 않은 버전으로 나누기). twilight flats는 예를 들어 비네팅으로 인한 큰 공간 스케일 감도 변화를 보정하는 데 사용할 수도 있습니다. 광대역 필터에서 강한 언저리의 증거를 보여주는 황혼의 아파트는 픽셀 간 감도 변화를 제거하는 데 사용해서는 안됩니다. 이 경우 일반적으로 "돔 아파트"에 의지합니다.


언저리의 시각적 인 모양은 CCD (두께)가 파장의 크기 (박막 간섭)와 비슷하기 때문에 발생합니다. 일상적인 예 (더 많은 색상을 제외하고는 동일한 물리학)는 웅덩이에서 보는 유막입니다. 가시광 선의 파장은 물 위에있는 기름 층과 크기가 비슷합니다. 오일 두께의 약간의 변화로 인해 색상이 변합니다. 이 예제에 익숙하기 때문에 필터 두께가 동일한 효과를 생성하는 방법을 볼 수 있습니다 (아래 맨 오른쪽 참조). 프린지는 패턴을 추가하기 때문에 빼야하므로 "가산"이라는 용어가 사용됩니다.

평지 / 황혼은 과학 이미지 / 데이터에서 인공물을 제거하는 데 사용되는 보정 이미지입니다. 예를 들어, CCD는 픽셀 대 픽셀 감도, 먼지 얼룩 형성, 불량 컬럼 수정 등이 필요합니다. 플랫은 다른 전문가가 사용하지만 천문학 자에게는 매우 중요합니다. 아파트를 이용하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 내가 사용하는 아파트는 황혼의 하늘을 촬영 한 것입니다. 아이디어는 CCD에서 이러한 변형을보기 위해 (거의) 특징없는 배경을 갖는 것입니다. 돔 플랫도 사용됩니다. 평면이 어떻게 만들어 졌는지에 관계없이 과학 이미지는 평면으로 나뉘므로 곱셈입니다.

다른 보정 단계에는 바이어스 또는 받침대 값 (적용된 전압) 및 다크 보정 제거가 포함되며 관심이있는 경우 읽을 수 있습니다. 둘 다 또한 가산 적입니다. 과학을 위해 데이터를 준비하려면 많은 작업이 필요합니다! 기본적으로 플랫 (곱셈) 수정은 데이터를 과학에 사용할 수 있도록 준비하는 마지막 단계입니다 (대부분과 저에게)!

후속 질문에 답하도록 수정 :

귀하의 후속 질문에 최선을 다할 것입니다. 이 문맥에서 덧셈 및 곱셈이라는 용어는 개별 픽셀 값에 적용되는 보정 유형을 나타냅니다. 가산 오류는 픽셀 값에 추가되고, 곱셈 오류는 픽셀의 값을 곱합니다. 프린지는 픽셀 값에서 빼야하는 진폭을 제공합니다. 반대로 CCD의 픽셀 대 픽셀 감도는 곱셈입니다. 예를 들어 평면을 다른 평면으로 나눌 때이 프린지 패턴은 여전히 ​​존재하지만 CCD의 픽셀 대 픽셀 감도 패턴은 제거됩니다. 요컨대, 프린 징은 픽셀에 전체 진폭을 추가하지만 칩의 픽셀 감도와 같은 픽셀 값을 곱하는 기능이 없습니다. 이것이 다소 도움이되기를 바랍니다.


비디오보기: 2021년 7월 8일 (팔월 2022).