估计天文图像背景的几何方法

估计天文图像中的真实背景是检测微弱源的关键步骤。在典型的低光子计数天文图像中，如远紫外线和近紫外线波段，依赖 3-sigma 折线及中位数或众数估计的常规方法往往难以准确捕获真实背景水平。结果是，对真实源与噪声峰的区分仍具有挑战性。此外，在此类图像中，有效识别并排除微弱源在背景估计过程中至关重要，因为未被检测到的微弱源可能污染背景，导致对真实背景的高估，从而遮蔽对非常微弱源的检测。为解决此问题，我们引入一种基于最陡下降法识别天文图像局部最小值的几何方法。该基于 minima 统计的算法有效减少了源与背景之间的混淆，从而确保更准确的背景估计并提高微弱源检测的可靠性。我们的算法在估计背景方面优于常规方法，即使在拥挤场图像中也表现良好。在低光子计数、较不拥挤的图像中，我的算法在 10% 内恢复背景，而传统方法会低估几个数量级。在拥挤场中，常规方法会高估背景约 $200\%$，而我们的算法在约 $14\%$ 内恢复真实背景。我们提供一种简单的配方，用于创建背景图，并讨论其在大型天文调查中的应用。