微分可能光学モデルによるデータ駆動点拡散関数モデリングの再考【JST・京大機械翻訳】

Liaudat Tobias; Starck Jean-Luc; Kilbinger Martin; Frugier Pierre-Antoine

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202211169044681 整理番号：22P0301558

微分可能光学モデルによるデータ駆動点拡散関数モデリングの再考【JST・京大機械翻訳】

Rethinking data-driven point spread function modeling with a differentiable optical model

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発行年： 2022年03月09日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2023年01月23日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

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天文学では,広視野光学機器を有する宇宙望遠鏡は空間的に変化する点広がり関数(PSF)を持っている。特定の科学的目標は,PSFの直接測定が与えられないターゲット位置でのPSFの高忠実度推定を必要とする。PSFの観測は視野のいくつかの位置(FOV)で利用可能であるが,それらはアンダーサンプリング,ノイズがあり,装置の通過帯域の波長に統合される。PSFモデリングは,FOVの任意の波長と位置で超分解PSFを推論できる劣化観測からモデルの構築を必要とするので,挑戦的な不良設定問題である。著者らのモデル,コインドウェーブDiffは望遠鏡の点拡散関数場のデータ駆動モデリングにおけるパラダイムシフトを提案した。モデリングフレームワークに微分可能な光フォワードモデルを加えることによって,画素から波面へのデータ駆動モデリング空間を変更した。この変化は,機器応答からフォワードモデルへの複雑性の移動を可能にする。提案モデルは,そのパラメータを推定するために確率的勾配降下に依存する。このフレームワークは,特別なキャリブレーションデータを必要としない強力な物理的に動機付けられたモデルを構築するための道を開く。本論文では,宇宙望遠鏡の簡易設定における波動拡散モデルを実証した。提案したフレームワークは,既存の最先端のデータ駆動手法に関する性能ブレークスルーを示す。ピクセル再構成誤差は,観測分解能で6倍減少し,3x超分解能で44倍減少した。楕円誤差は少なくとも20倍減少し,サイズ誤差は250倍以上減少した。雑音のある広帯域インフォーカス観測のみを用いて,回折によるPSF色変化をうまく捉えた。https://github.com/tobias liaudat/wf psfで利用可能なコード。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

光の像形成

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