通过颜色：一种像素化方法用于理解星系的结构

我们提出了对69个近距离星系的像素色彩-明度图（pCMDs）的研究，这些星系选取以涵盖广泛的哈勃类型的目的。我们的目标是确定像素化方法对于根据星体光分布和内容研究星系有多么有用。对星系图像进行像素逐层分析，以揭示 individual pCMDs 的结构。我们发现，每个像素中的平均表面亮度（或投影质量密度）根据星系类型进行变化。早型星系表现出明显的“主序列”，而某些面向的螺旋星系的 pCMDs 也揭示了“倒L”结构。我们发现，给定明度处的颜色色差在早型星系中约为恒定，但在中型和后型星系中该数值有所变化。我们研究 individual 星系，发现 pCMDs 可用于识别形态特征。我们讨论了在6个早型星系和2个螺旋星系的 pCMDs 中发现“红色钩子”的现象，并对其起源进行推测。我们发展出定量方法来表征 pCMDs，包括蓝色-红色光比度和每个星系颜色分布的度量，并按形态类型对其进行组织。我们将每个星系中像素的颜色与Bruzual & Charlot (2003) 的星体光度模型进行比较，以计算每个星系类型的星系形成历史，并将其与每个像素内的星体质量进行比较。像素化星体质量和质量-光度比的图与星系图像进行比较。我们将 pCMD 技术应用于哈勃极深场中的3个星系，以测试在高红移处分析的有用性。我们提出，这些结果可作为新的自动化星系分类系统的一部分，用于在高红移处的应用。