Algorithmus zum Stapeln astronomischer Bilder

Ich suche nach einem einfachen Algorithmus, um astronomische Bilder (der gleichen Himmelsregion) miteinander zu vergleichen, ihre Bewegung und Rotation zu berechnen und sie schließlich zu stapeln.

Im Moment habe ich bereits einen mehr oder weniger funktionierenden Algorithmus. Zuerst extrahiere ich alle Sterne aus einem Bild (einschließlich Informationen wie Helligkeit und FWHM), und dann gehe ich alle resultierenden "Punkte" durch und erstelle Dreiecke aus dem aktuellen Punkt und den beiden anderen Sternen, die den kürzesten Abstand zu diesem haben Stern.

Diese Dreiecksliste wird für jedes Bild erstellt. Danach nehme ich ein Bild als Referenz und gehe dann durch die Liste der Dreiecke im Referenzbild, um im anderen Bild ein Dreieck mit der gleichen Länge auf jeder Seite des Dreiecks zu finden (ich "erlaube" auch eine gewisse Toleranz wegen minimal relative Unterschiede der Sternpositionen in jedem Bild). Für diese Übereinstimmungen berechne ich Bewegung und Rotation relativ zum Referenzbild. Der letzte Schritt besteht darin, die übereinstimmenden Dreiecke zu finden, die die gleiche relative Bewegung und Rotation wie die anderen Übereinstimmungen haben. Dies geschieht durch Berechnen der Standardabweichung, Aussortieren von Dreiecken, die nicht innerhalb von 1 oder 2 Sigma liegen, und Wiederholen dieses Vorgangs, bis ich eine sehr kleine Standardabweichung habe.

Der letzte Teil, das Finden "gültiger" Dreiecke mit derselben Bewegung/Drehung, funktioniert einwandfrei. Das Problem ist, dass ich manchmal nur 2 oder 3 "gültige" Dreiecke von 300 anfänglichen Dreiecken habe. Alle anderen Dreiecke haben andere Seitenlängen als das Referenzbild.

Ich gehe also davon aus, dass die Art und Weise, wie ich meine anfänglichen Dreiecke erzeuge, das Problem verursacht. Sterne nach ihrer Helligkeit zu sortieren und daraus die Dreiecke zu generieren, funktioniert ebenfalls nicht. Gibt es also einen besseren Weg, um die anfänglichen Dreiecke in allen Bildern zu erstellen?

Wenn Sie sagen, dass es sich um dieselbe Himmelsregion handelt, bedeutet dies, dass Sie eine erhebliche Überlappung zwischen den Bildern haben (z. B. wenn Sie versuchen, atmosphärisches Jitter zu entfernen), oder versuchen Sie, so etwas wie Bilder zusammenzufügen, um aus einem ein Mosaik zu machen viele teilweise überlappende Bilder?
Ja, sie überschneiden sich erheblich. Ich könnte auch sagen, dass es genau dieselbe Region mit normalerweise weniger als 10 Pixel Bewegung ist. Sie können auch verschiedene Aufnahmesitzungen vergleichen, bei denen Sie etwas mehr Bewegung und auch etwas Rotation haben - aber der größte Teil des Bereichs ist in jedem Bild sichtbar. Durch das Stapeln der Bilder möchte ich das Hintergrundrauschen (hohes SNR) minimieren und auch einen höheren Wert an Farbbits pro Kanal erhalten.
Ich nehme an, Sie kennen astrometry.net? Beantwortet deine Frage nicht, kann aber helfen.

Antworten (2)

Diese Seite über ein kommerzielles Produkt geht detailliert auf seinen Algorithmus ein. Es führt den von Ihnen beschriebenen Dreiecksabgleich mit so etwas wie simuliertem Glühen durch, um eine optimalere Lösung zu erhalten.

Die akzeptierte Antwort auf diese eng verwandte Frage empfiehlt Hugin Panorama-Software ; Es ist Open Source, daher sollten Sie in der Lage sein, die verwendeten Algorithmen nachzulesen.

leicht verwandt; ImageJ und seine Plugins werden hauptsächlich für die Biologie verwendet, können aber auch mit astronomischen Bildern funktionieren. Die fluoreszierenden Abbildungstechniken erzeugen oft Bilder mit vielen winzigen Punkten auf einem schwarzen Hintergrund. biology.stackexchange.com/a/80795/27918

Schauen Sie sich SCAMP für Astrometrie und SWarp für Stacking an. Wie die in der anderen Antwort erwähnte Software sind beide Open Source, sodass Sie überprüfen können, welche Algorithmen sie verwenden.

Die SCAMP-Dokumentation ist hier , mit einer Erklärung des Algorithmus in Kapitel 6.7 (Seite 25). Es gibt auch ein kurzes Papier , aber das Handbuch scheint gründlicher zu sein.

Beachten Sie, dass die Software für Weitfeld-Multi-CCD-Mosaik-Detektoren geschrieben wurde, was sie also für das, was Sie im Sinn haben, übertrieben sein könnte.