Was ist astronomische Bildverarbeitung?

Die astronomische Bildverarbeitung ist eine Methode zur Bereinigung von Bildern, die mit Weltraumteleskopen aufgenommen wurden, oder zur Hervorhebung von Bildelementen, damit bestimmte Sternmerkmale stärker hervorgehoben werden. Die dazu erforderliche Bildverarbeitungstechnologie umfasst sowohl Filter als auch andere integrierte Teleskoptechnologien, die als Bildvorverarbeitung bezeichnet werden. Anschließend werden die Bilder mithilfe von Software bearbeitet, um die Auflösung von Objekten im Raum zu erhöhen und andere Aspekte des Bildes zu schärfen. Während die Bildbearbeitung je nach dem Forschungsschwerpunkt und dem gewünschten Ergebnis des Bildes variiert, umfassen die Techniken mehrere Standardansätze.

Die routinemäßige astronomische Bildverarbeitung umfasst zunächst eine Reihe grundlegender Schritte. Bildkalibrierung, Ausrichtung und Rauschunterdrückung sind für viele Arten von astronomischen Bildern wichtig. Für die Kalibrierung müssen unerwünschte Daten oder Signalaufzeichnungen bei der Aufnahme aus den Bildern entfernt werden, damit das, was untersucht wird, deutlicher aufgezeichnet werden kann.

Das Ausrichten und Stapeln von Bildern mithilfe von Software unter Verwendung fester Referenzpunkte kann verwendet werden, um die Qualität und Dichte von Bilddaten zu erhöhen. Hierbei handelt es sich um Verfahren wie das von der US-amerikanischen National Aeronautics and Space Administration (NASA) als Nieseltechnik bezeichnete Verfahren, das mit Bildern arbeitet, die vom Hubble-Weltraumteleskop aufgenommen wurden. Die Drizzle-Technik schärft Bilder, indem mehrere Samples übereinander gestapelt werden, um eine Auflösung mit einer Pixeldichte zu erzielen, die höher ist als jedes einzelne Bild.

Bildverarbeitungsalgorithmen in Software erleichtern auch die Rauschreduzierung. Weltraumbasierte Bilder können durch Strahlungseffekte oder Lichtreflexionen von der Erde zufälliges Rauschen aufweisen. Um dies herauszufiltern, werden verschiedene Methoden angewendet. Ein Tiefpassverfahren reduziert hochfrequentes Rauschen, bei dem durch Kantenglättung Aberrationen in einem Bild beseitigt werden, die wie die Kanten von Objekten aussehen, in Wirklichkeit aber nur Verzerrungen sind.

Die meisten astronomischen Fotos werden mit einem Charge Coupled Device (CCD) in einer Reihe von Grautönen aufgenommen, das jedoch Farbdaten enthält, die in das Bild eingebettet sind. Dies erfordert die Notwendigkeit eines astronomischen Bildverarbeitungsmechanismus, um das Bild auf einen interessierenden Bereich zu fokussieren. Bildvisualisierungstechniken verwenden dazu eine Vielzahl von Filtern, um bestimmte Bereiche eines Bildes hervorzuheben und andere zu minimieren. Dazu gehören das Ändern solcher Elemente in einem Bild, wie z. B. seiner Luminanzqualitäten, sowie Filter für die Primärfarben von rotem, grünem und blauem Licht, für Wasserstoffgaseffekte im Weltraum und mehr.

Die von der astronomischen Bildverarbeitung verwendete Bildfilterung ist auf bestimmte Lichtwellenlängen abgestimmt und in der Regel breitbandig oder schmalbandig ausgelegt. Mit Breitbandfiltern können viele Wellenlängen des Lichts aufgezeichnet werden, z. B. alle Variationen einer Farbe von Rot im sichtbaren Spektrum. Ein Schmalbandfilter blockiert das gesamte Licht mit Ausnahme derjenigen einer charakteristischen Wellenlänge, die bis auf wenige Nanometer oder Milliardstel Meter heruntergefiltert wird. Bei der Untersuchung verschiedener Regionen des Weltraums, wie z. B. Galaxien, wird ein Breitbandfilter ausgewählt, während bestimmte Sternobjekte wie Planeten, Sterne oder Asteroiden möglicherweise im Fokus eines bestimmten Schmalbandfilters stehen.

Viele Fotos von Objekten im Weltraum wurden einer umfangreichen Bearbeitung unterzogen, bevor sie nach der astronomischen Bildverarbeitung für die Medien freigegeben wurden. Da die astronomische Forschung im Detail mit Graustufenbildern arbeitet, wird eine farbechte Darstellung des Raumbereichs nachträglich erstellt, indem Farben basierend auf den Lichtwellenlängen im Bild mithilfe von Softwaretools zugewiesen werden. Außerdem können öffentliche Bilder häufig aus falschen Farben bestehen, die aufgrund ihrer Fähigkeit ausgewählt werden, die ästhetische oder scharfe Qualität von Objekten im Bild zu verbessern.

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