Даже изображения, полученные лучшими в мире наземными телескопами, получаются размытыми из-за смещения воздушных слоев атмосферы. Несмотря на кажущуюся безобидность, это размытие затемняет формы объектов на астрономических изображениях, иногда приводя к ошибочным физическим измерениям, которые необходимы для понимания природы нашей Вселенной.

Теперь исследователи из Северо-Западного университета и Университета Цинхуа в Пекине представили новую стратегию решения этой проблемы. Команда адаптировала хорошо известный алгоритм компьютерного зрения, используемый для повышения резкости фотографий, и впервые применила его к астрономическим изображениям с наземных телескопов. Исследователи также обучили алгоритм искусственного интеллекта (ИИ) моделированию данных в соответствии с параметрами визуализации обсерватории Веры К. Рубин, поэтому, когда обсерватория откроется в следующем году, инструмент будет мгновенно совместим.

В то время как астрофизики уже используют технологии для устранения размытости, адаптированный алгоритм, управляемый искусственным интеллектом, работает быстрее и создает более реалистичные изображения, чем современные технологии. Полученные изображения не размыты и более реалистичны. Они также красивы, хотя цель технологии не в этом.

"Цель фотографии часто состоит в том, чтобы получить красивое изображение", - говорит Эмма Александер из Northwestern, старший автор исследования. - Но астрономические изображения используются в научных целях. Очистив изображения правильным образом, мы сможем получить более точные данные. Алгоритм удаляет атмосферу с помощью вычислений, позволяя физикам получать более точные научные измерения. В конце концов, изображения тоже выглядят лучше".

Исследование будет опубликовано 30 марта в журнале Ежемесячные уведомления Королевского астрономического общества.

Александер - доцент компьютерных наук в инженерной школе Маккормика при Северо-Западном университете, где она руководит лабораторией Bio Inspired Vision Lab. Она руководила новым исследованием совместно с Тяньао Ли, студенткой факультета электротехники Университета Цинхуа и стажером-исследователем в лаборатории Александера.

Когда свет исходит от далеких звезд, планет и галактик, он проходит через атмосферу Земли, прежде чем попасть в наши глаза. Наша атмосфера не только блокирует определенные длины волн света, но и искажает тот свет, который достигает Земли. Даже ясное ночное небо все еще содержит движущийся воздух, который влияет на проходящий через него свет. Вот почему мерцают звезды и почему лучшие наземные телескопы расположены на больших высотах, где атмосфера наиболее разрежена.

"Это немного похоже на то, как смотреть вверх со дна плавательного бассейна", - сказал Александер. - Вода рассеивает свет и искажает его. Атмосфера, конечно, гораздо менее плотная, но это похожая концепция".

Размытость становится проблемой, когда астрофизики анализируют изображения для извлечения космологических данных. Изучая видимые формы галактик, ученые могут обнаружить гравитационные эффекты крупномасштабных космологических структур, которые искривляют свет на его пути к нашей планете. Это может привести к тому, что эллиптическая галактика будет казаться более круглой или вытянутой, чем она есть на самом деле. Но атмосферное размытие размазывает изображение таким образом, что искажает форму галактики. Удаление размытости позволяет ученым собирать точные данные о форме.

"Небольшие различия в форме могут рассказать нам о гравитации во Вселенной", - сказал Александер. "Эти различия уже трудно обнаружить. Если вы посмотрите на изображение, полученное с помощью наземного телескопа, форма может быть искажена. Трудно сказать, связано ли это с гравитационным эффектом или с атмосферой".

Чтобы решить эту задачу, Александер и Ли объединили алгоритм оптимизации с сетью глубокого обучения, обученной на астрономических изображениях. Среди обучающих изображений команда включила смоделированные данные, которые соответствуют ожидаемым параметрам изображения обсерватории Рубин. Полученный инструмент создавал изображения с погрешностью на 38,6% меньшей по сравнению с классическими методами удаления размытости и на 7,4% меньшей по сравнению с современными методами.

Когда обсерватория Рубина официально откроется в следующем году, ее телескопы начнут десятилетний глубокий обзор огромной части ночного неба. Поскольку исследователи обучили новый инструмент на данных, специально разработанных для имитации предстоящих снимков Rubin, он сможет помочь проанализировать долгожданные данные опроса.

Для астрономов, заинтересованных в использовании этого инструмента, открытый исходный код и удобные для пользователя руководства доступны онлайн.

"Теперь мы передаем этот инструмент в руки экспертов по астрономии", - сказал Александер. "Мы думаем, что это могло бы стать ценным ресурсом для съемок неба с целью получения максимально реалистичных данных".

В исследовании "Деконволюция изображений галактик для слабого гравитационного линзирования с помощью развернутого ADMM plug-and-play" использовались вычислительные ресурсы Лаборатории вычислительной фотографии Северо-Западного университета.