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STRUCTURAL ANALYSIS OF ASTRONOMICAL IMAGES: A TWO STEP METHOD BASED ON GAUSSIAN MIXTURE REPRESENTATIONS

2017

La identificación y cuantificación automática de componentes y fuentes extendidas, es un desafíoclave para el análisis de datos astronómicos. El aumento de volumen, resolución y sensibilidad delas observaciones, requiere de nuevos algoritmos para la identificación de fuentes. Adicionalmente,la naturaleza jerárquica y acoplada de estructuras complejas, como las nubes moleculares, requierenque estos algoritmos sean capaces de recuperar las relaciones jerárquicas entre las fuentes. Eneste trabajo se propone un nuevo enfoque para la identificación de fuentes en datos astronómicos.En este, primero se representan los datos como una mezcla de Gaussianas, y luego se realizaun análisis automático basado en la reducción de componentes de la mezcla. Se identifican lasfuentes y sus relaciones jerárquicas directamente sobre tal representación. Esto es diferente deotros algoritmos de identificación de fuentes por dos razones: 1) Aquí se realiza la identificaciónsobre una representación continua, en vez de ocupar la representación discreta de pixeles, tomandoventaja de las propiedades de la continuidad. 2) Se construye un árbol jerárquico para obtenerlas relaciones entre los componentes. Esto nos permite seleccionar representaciones con diferentenúmero de componentes identificados, a un bajo costo computacional. Se evalúa la propuestacuantitativamente y cualitativamente usando datos desde el archivo de ALMA Science verification, yademás sobre datos generados sintéticamente. También se comparan los resultados con algoritmos deidentificación de fuentes del estado del arte. Los experimentos y comparaciones realizados muestranque la propuesta es un modo efectivo de inspeccionar y representar la estructura jerárquica de lasfuentes. El método fue capaz de identificar y representar correctamente las emisiones acopladas defuentes sobrepuestas.

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Rimsky Espindola Astudillo

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