基于生成式 AI 的星系图像简化
星系天体物理
2025-07-17 v1 天体物理仪器与方法
人工智能
机器学习
摘要
现代数字天空测绘项目正在获取数十亿颗星系图像。尽管这些图像常能提供足够的细节用于分析星系形状，但对如此高大的图像卷积进行精确分析需要有效的自动化方法。现有方法通常依赖基于预定义类别集的机器学习图像注释。我们引入一种新的星系图像分析方法，基于生成式 AI。该方法简化星系图像，并自动将其转换为“脊骨化”形式。简化后的图像允许对星系形状进行精确测量，且分析不受限于特定的预定义类别集合。我们采用 DESI Legacy Survey 获取的星系图像演示了该方法。代码与数据已公开。该方法被应用于 12.5 万张 DESI Legacy Survey 图像，简化图像目录也已公开提供。
引用
@article{arxiv.2507.11692,
title = {Galaxy image simplification using Generative AI},
author = {Sai Teja Erukude and Lior Shamir},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.11692},
year = {2025}
}
备注
Astronomy and Computing, accepted