Redukce šumu astronomických snímků za pomocí neuronových sítí

Bc. Antónia Vojteková

Master's thesis

Neuron network noise reduction of astronomical images

Abstract:

Astronomické snímky jsou klíčové pro zkoumání, a porozumění našemu Vesmíru. Získání jejich dostatečného počtu je časově i přístrojově velmi náročné. Mohutné optické přístroje, například Hubblův kosmický dalekohled, přitahují velké množství astronomů. Počty projektů tak až šestkrát převyšují kapacity tohoto přístroje. Proto hledáme způsoby, jak využít stávající data. Snímky často obsahují dodatečný šum, který přikládá důležitosti dodatečnému zpracování a analýze dat. To vede k použití metod strojového učení ke získání maximálního využití dat ze snímků. Uvažujeme dvě metody známé jako Astro U-net, a také fully-convolution neural networks, k redukci šumu a zlepšení vzhledu snímků. Předkládaný přístup odpovídá expozicím s dvojnásobným časem, minimálním vychýlením a ztrátou informace.

Abstract:

Astronomical images are essential for exploring and understanding the universe. To obtain the needed amount of images is time-consuming and expensive. Deep optical telescopes such Hubble Space Telescope, attracts vast numbers of astronomers that want to use it, however, the current oversubscription rate is six-to-one. This means that the amount of observation time requested is six times larger than the time awarded on the telescope. Images also often contain additive noise, which makes mandatory denoising step in post-processing data before further data analysis. To maximise the efficiency and information gain in the post-processing of astronomical imaging, we decided to turn on machine learning. We propose Astro U-net, a fully-convolution neural network for image denoising and enhancement. Our approach can produce images with double observation time and with minimum bias or information loss.

Keywords

průzkum, unet, šum, obrázků, neuronová síť

Language used: English

Date on which the thesis was submitted / produced: 1. 6. 2020

Thesis defence

• Date of defence: 29. 6. 2020
• Supervisor: Mgr. Filip Hroch, Ph.D.
• Reader: Mgr. Filip Münz, PhD.

Masaryk University

Faculty of Science

Master programme / field:
Physics / Theoretical Physics and Astrophysics