Нейросеть применили для очистки изображений космоса от помех

Ученые Северо-западного университета в США и Университета Цинхуа в Пекине применили нейросеть для очистки фотографий космоса от помех. В результате алгоритм создавал изображения, которые имели на 38,6 процентов меньше искажений по сравнению с традиционными методами удаления размытости.

Ученые Северо-Западного университета в США и Университета Цинхуа в Пекине создали нейросеть, которую применили для очистки изображений космоса от помех. Выводы работы опубликованы в репозитории препринтов arXiv.

Обычно фотографии, полученные лучшими в мире наземными телескопами, представляются размытыми из-за движущихся воздушных карманов в атмосфере. Это происходит потому что свет, исходящий от далеких звезд, планет и галактик, проходит через атмосферу Земли. Атмосфера не только блокирует определенные волны света, но и искажает его. Даже на ясном ночном небе мерцают звезды из-за колебаний воздуха.

Эти помехи затемняют формы объектов на астрономических изображениях, приводя к ошибочным физическим измерениям для изучения Вселенной. Таким образом эллиптическая галактика может казаться более круглой или растянутой, чем она есть на самом деле.

Чтобы решить проблему, специалисты модифицировали алгоритм искусственного интеллекта, используемый для повышения резкости фотографий, и объединили его с программой глубокого обучения. Астрофизики задействуют похожие инструменты для устранения размытости, однако новая программа работает быстрее и создает более реалистичные и красивые изображения. В результате нейросеть очищала изображения, которые имели на 38,6 процента меньше искажений по сравнению с традиционными методами удаления размытости.

Причем программа имеет открытый исходный код и доступное онлайн-руководство к использованию для всех астрономов, желающих воспользоваться разработкой.

Загрузка ...