一种用于红外暗云定位的半自动计算方法：红外暗云星表
天体物理仪器与方法
2023-08-03 v2
摘要
计算机视觉领域在过去十年中已高度成熟，其许多方法和技术可应用于天文学。一个例子是在大型成像巡天中搜索感兴趣目标，尤其是当难以明确所搜索目标的特征时。我们开发了一种利用轮廓查找与卷积神经网络（CNNs）在 Spitzer 银道面巡天数据中搜索红外暗云（IRDCs）的方法。IRDCs 的大小、形状、取向和光学厚度各异，且常位于具有分子云与恒星形成复杂发射的区域附近，这使得 IRDCs 难以可靠识别。在缺乏发射而非来自前景 IRDC 的区域中可能出现假阳性。我们实现的轮廓查找算法找到了拼接图中大多数闭合图形，并制定了规则在交由 CNNs 分析前滤除部分假阳性。该方法应用于银道面巡天的 Spitzer 数据，我们构建了一个 IRDCs 星表，其中包含了早期巡天未覆盖的银道面额外区域。
引用
@article{arxiv.2003.01122,
title = {A Semi-Automated Computational Approach for Infrared Dark Cloud Localization: A Catalog of Infrared Dark Clouds},
author = {Jyothish Pari and Joseph L. Hora},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.01122},
year = {2023}
}
备注
17 pages, 18 figures, one machine-readable table. Published in the PASP. This revised version corrects some details in the description of how the algorithm was applied to generate the catalog. The catalog itself is not changed