什么是天文图像处理(Astronomical Image Processing)？
天文图像处理是一种清理太空望远镜拍摄的图像或突出显示图像中的元素，使某些恒星特征变得更加突出的方法。图像处理技术包括滤镜和其他被称为图像预处理的内置望远镜技术，然后使用软件对图像进行处理，以提高空间物体的分...
天文图像处理是一种清理太空望远镜拍摄的图像或突出显示图像中的元素，使某些恒星特征变得更加突出的方法。图像处理技术包括滤镜和其他被称为图像预处理的内置望远镜技术，然后使用软件对图像进行处理，以提高空间物体的分辨率，并锐化图像的其他方面。而图像编辑根据研究的重点和对图像最终结果的期望而有所不同，技术涉及多种标准方法。
天文图像处理是清理空间望远镜拍摄的图像的一种方法。
常规天文图像处理首先涉及一系列基本的方法步骤。图像校准、校准和降噪对许多类型的天文图像都很重要。校准要求在拍摄图像时去除不需要的数据或信号记录，以便更清楚地记录所研究的内容。
天文学家使用灰度图像，但是，许多向公众发布的图像都是彩色的。
通过使用固定的参考点，通过软件将图像相互对齐和堆叠，可以提高图像数据的质量和密度。这涉及到美国国家航空航天局（National Aeronautics and Space）使用的流程美国国家航空航天局（NASA）称之为细雨技术，该技术对哈勃太空望远镜拍摄的图像进行处理。细雨技术通过将多个样本叠加在一起来锐化图像，从而产生像素密度高于任何一幅图像的分辨率
软件中的图像处理算法也有助于降低噪声。基于空间的图像可以有来自辐射效应或来自地球的光反射的随机噪声，有几种方法可将其滤除。低通方法可减少高频噪声，其中，边缘平滑将消除图像中看起来像物体边缘但实际上只是扭曲的像差。
大多数天文照片是用电荷耦合器件（CCD）以一系列灰度记录的，尽管如此，包含嵌入在图像中的颜色数据。这需要天文图像处理机制来将图像聚焦到感兴趣的区域。图像可视化技术通过使用各种各样的过滤器来突出图像的某些区域并最小化其他区域来做到这一点。这些技术包括在像亮度一样，还有红、绿、蓝三原色滤光片、空间氢气效应滤光片等。
天文图像处理所用的图像滤波是根据特定波长的光进行调节的，通常设计成宽带或窄带功能。宽带滤光片允许记录许多波长的光，例如可见光谱中一种红色的所有变化。窄带滤光片阻挡了所有的光，但通常只有一种特征波长的光被过滤到几纳米或十亿分之一米的水平。当研究不同的空间区域，如星系时，选择宽带滤光片，而行星、恒星或小行星等特定的恒星物体可能会成为特定窄带滤光片的焦点。
许多太空物体的照片在经过天文图像处理后被发布到媒体上之前都经过了大量的编辑由于天文学研究对灰度图像进行了详细的研究，因此在实际情况发生后，利用软件工具根据图像中的光的波长来分配颜色，从而构造出空间区域的真彩色表示。此外，公共图像通常也可以由假色组成，这些假色的选择是因为它们能够增强图像中物体的美感或锐利的品质。
天文图像处理是清理空间望远镜拍摄的图像的一种方法。常规天文图像处理首先涉及一系列基本的方法步骤。图像校准、校准和降噪对许多类型的天文图像都很重要。校准要求在拍摄图像时去除不需要的数据或信号记录，以便更清楚地记录所研究的内容。
天文学家使用灰度图像，但是，许多向公众发布的图像都是彩色的。通过使用固定的参考点，通过软件将图像相互对齐和堆叠，可以提高图像数据的质量和密度。这涉及到美国国家航空航天局（National Aeronautics and Space）使用的流程美国国家航空航天局（NASA）称之为细雨技术，该技术对哈勃太空望远镜拍摄的图像进行处理。细雨技术通过将多个样本叠加在一起来锐化图像，从而产生像素密度高于任何一幅图像的分辨率
软件中的图像处理算法也有助于降低噪声。基于空间的图像可以有来自辐射效应或来自地球的光反射的随机噪声，有几种方法可将其滤除。低通方法可减少高频噪声，其中，边缘平滑将消除图像中看起来像物体边缘但实际上只是扭曲的像差。
大多数天文照片是用电荷耦合器件（CCD）以一系列灰度记录的，尽管如此，包含嵌入在图像中的颜色数据。这需要天文图像处理机制来将图像聚焦到感兴趣的区域。图像可视化技术通过使用各种各样的过滤器来突出图像的某些区域并最小化其他区域来做到这一点。这些技术包括在像亮度一样，还有红、绿、蓝三原色滤光片、空间氢气效应滤光片等。
天文图像处理所用的图像滤波是根据特定波长的光进行调节的，通常设计成宽带或窄带功能。宽带滤光片允许记录许多波长的光，例如可见光谱中一种红色的所有变化。窄带滤光片阻挡了所有的光，但通常只有一种特征波长的光被过滤到几纳米或十亿分之一米的水平。当研究不同的空间区域，如星系时，选择宽带滤光片，而行星、恒星或小行星等特定的恒星物体可能会成为特定窄带滤光片的焦点。
许多太空物体的照片在经过天文图像处理后被发布到媒体上之前都经过了大量的编辑由于天文学研究对灰度图像进行了详细的研究，因此在实际情况发生后，利用软件工具根据图像中的光的波长来分配颜色，从而构造出空间区域的真彩色表示。此外，公共图像通常也可以由假色组成，这些假色的选择是因为它们能够增强图像中物体的美感或锐利的品质。
- 发表于 2020-07-10 13:24
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