GIGASTAR®-HSC 恒星像抽出アプリの途中経過にちょっと感動!


以前、すばる望遠鏡の主焦点カメラで撮像した8億7千万画素の画像を使って、1.8mx1.8mのアンドロメダ銀河をGIGASTAR®の技術で再現するGIGASTAR®-HSCプロジェクトを紹介しました。
その中で、恒星を抽出する作業に、ボランティアの皆さんにお手伝いいただきたいというお話をしたと思いますが、その際に使用する画像処理ソフトを作っています。
その途中経過なのですが、銀河の星の密度の違いや、すばる望遠鏡をもってしてももはや星として検出できないような、無数の微光星によって明るくなっている背景の影響をうまく除去しながら、恒星像を抽出するアルゴリズムを、いろいろ試行錯誤して、なんとかうまく行きそうな方法が見えてきました。

添付の写真の左の画像が、400ピクセル四方のオリジナルの画像ですが、ご覧のように、バックの明るさにムラがあります。これを一律の閾値で恒星像を抽出してもうまくいきませんでした。
そこで、それぞれのピクセルにおいて、いったん所定の範囲の領域の平均輝度を計算して、その平均輝度より一定の閾値以上明るい時に、はじめて「星」の一部として認識するするようなアルゴリズムにしました。
その移動平均を計算した画像が、中央の画像です。輝度情報のみなのでモノクロの画像です。

そして、オリジナルの画像を左上から順番にスキャンして、各ピクセルが「星」の一部として認識すべきかどうかを判断しながら、それらピクセル同士で連続している領域をひとつの「クラスター」として認識するようなアルゴリズムでクラスターを抽出したのが、右の画像です。
各クラスターは、1つの星として認識される領域であり、それぞれ同一色で着色してあり、近傍のクラスタと判別しやすくするように、地図のように4色で色分けしてあります。

当初、うまく行くかなぁと思っていましたが、右の画像を見て分かるように、かなりうまく恒星像が抽出されていますね!これを、人間がマウスで「ポチポチ」するのはとても大変でありまして、こうした時間のかかる作業はいったコンピューターにさせておいて、そのあとの微修正を人間が行うというアプローチで、今回は進めようと思います。

この後、各クラスターの重心位置と、輪郭線を求め、各輪郭線の重心からの距離を計算して、真円度のファクターを計算し、一定以上「丸い」クラスターを、星として認識し、「イトカワ」のように細長いモノは、閾値を変化させてそれぞれ別の星に分解できるように再トライするようにします。

こうして恒星の中心位置が計算された後は、比較的素直な形状な星の明るさの分布を複数抽出して、マウナケア山頂のすばる望遠鏡でとらえた画像の、星像の分布データ(PSFデータと言います)を得て、そのデータに基づいて、それぞれの恒星において、星の明るさを測定します。
複数のフィルターで撮像された画像で測定することで、星の色も決まってきます。

その後、測定された恒星の明るさと色を基に、先のPSFデータを使ってそれぞれの星の星像を逆に計算で求めて、それを基画像から差し引いてあげることで、恒星像以外の背景の画像を得ます。

こうして、恒星の位置と明るさと色のデータと、恒星を除去した背景の画像データが得られることとなり、GIGASTAR®の技術でそれぞれ、再現されることになります。

さあ、なんとなく、光が見えて来たぞ~!

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