Eine Point-Spread-Funktion (PSF) hat viele verschiedene Verwendungen. Betrachten Sie zum Beispiel das folgende Zitat:
Um die maximale Information aus einer Beobachtung zu extrahieren, sind selbst die kleinsten Details der PSF wichtig. Einige Beispiele umfassen: Entfalten der PSF von einem beobachteten Bild, um die durch Beugung verursachte Unschärfe zu entfernen und eine feine Struktur aufzudecken; Falten eines Modellbildes durch die PSF, um es mit einem beobachteten zu vergleichen;
Meine Frage dazu lautet wie folgt: Wenn wir die PSF eines Systems kennen und diese verwenden, um das Rohbild zu entfalten (Zweck 1 aus dem obigen Zitat), warum sollten wir dann ein Modell mit der PSF falten, um es mit einem Bild zu vergleichen ( Zweck 2 aus dem Zitat)? Das heißt, können wir nicht einfach das ursprüngliche, nicht gefaltete Modell mit dem entfalteten Bild vergleichen? In Bezug auf die Maximierung der Informationen scheint dies der richtige Weg zu sein.
Die Faltung ist kein eindeutig invertierbarer Prozess bei Vorhandensein von zufälligem Rauschen in Ihrem Bild. Das Entfalten eines verrauschten Bildes kann zu irreführenden Ergebnissen führen, selbst wenn Sie die PSF perfekt kennen.
Wenn Sie Modelle an Daten anpassen, ist es im Allgemeinen viel besser, die Modelle und Daten im Beobachtungsraum der Daten zu vergleichen, wo die Unsicherheiten einigermaßen gut verstanden werden.
Diese zwei Verwendungen von PSFs sind auf unterschiedliche Situationen anwendbar. Manchmal kennen Sie Ihre PSF gut genug, um Ihr Bild zu entfalten und etwas Vernünftiges daraus zu machen, aber meistens haben Sie in diesem Prozess viele Annahmen und Sie werden nichts Perfektes bekommen, also sollten Sie es vielleicht tun in die andere Richtung und falten Sie Ihr Modell mit der besten PSF, die Sie haben, um Ihren Beobachtungen nahe zu kommen. Es hängt auch davon ab, wer Sie sind – oft reden beobachtende Astronomen, die Daten von Teleskopen sammeln, und theoretische Astronomen, die Modelle bauen, nicht so viel, wie wir sollten, sodass Sie möglicherweise nicht auf alle Informationen zugreifen können, die Sie für einen dieser beiden Prozesse benötigen , also arbeitest du mit dem, was du hast, und machst das andere.