光学/红外图像无监督降质的新算法与技术
天体物理学
2009-11-07 v1
摘要
本文介绍了用于光学和红外图像降质的主要软件库方面，这些库是为支持ESO公共成像调查构建的端到端调制系统的一部分。新库的主要亮点包括：对背景的无偏估计，对于深红外观察至关重要；使用多分辨率技术的高效准确光学定位解；自动识别和掩盖卫星轨迹；图像的加权叠加；创建光学/红外马赛克，以及对多芯片仪器的合适管理。这些各个要素已集成到使用XML技术设置输入参数、驱动各种过程、产生综合历史日志并存储结果、将其绑定到支持数据库和网页的系统中。该系统已广泛测试，使用深图像以及人群密集场（如全球星团、LMC）的图像，以DS20E ALPHA计算机（两个处理器）的速度处理0.5百万像素/秒。本文的目标是综述此软件包的主要功能。
关键词
引用
@article{arxiv.astro-ph/0208230,
title = {New algorithms and technologies for the un-supervised reduction of Optical/IR images},
author = {Benoit Vandame},
journal= {arXiv preprint arXiv:astro-ph/0208230},
year = {2009}
}
备注
12 pages, 9 figures, conference