Implementación de algoritmos de deconvolución en el software de reducción de datos astrofísicos Gnuastro
Fecha:
11/09/2024Palabra clave:
Tipo de Ítem:
masterThesis
Resumen:
La deconvolución es una operación matemática que permite recuperar imágenes que han sido distorsionadas por la respuesta óptica del instrumento de observación en presencia de ruido. En este trabajo, se han implementado diferentes algoritmos de deconvolución para el tratamiento de imágenes astronómicas. El objetivo final es compartir dichos algoritmos de manera libre a través de su incorporación en la librería open source Gnuastro. Concretamente, se han implementado los algoritmos de inversión directa, Wiener-Tikhonov, Richardson-Lucy y AWMLE. Además, se han desarrollado librerías de bajo nivel que permiten trabajar con matrices de números complejos y realizar transformaciones de Fourier y wavelet, las cuales también pueden ser aprovechadas en el futuro por cualquier desarrollador o investigador. Para validar los algoritmos se han utilizado tanto imágenes académicas con ruido acotado como imágenes astrofísicas más realistas y complejas que simulan diferentes escenarios astrofísicos. Por último, para asegurar la calidad del código y su correcta integración en Gnuastro, el trabajo ha sido supervisado por un administrador principal del proyecto de manera continua.
Descripción:
Deconvolution is a mathematical operation to recover images that have been distorted by the optical response of the observation instrument in the presence of noise.. In this work, different deconvolution algorithms have been implemented for the treatment of astronomical images. The final objective is to share these algorithms freely through their incorporation in the open source library Gnuastro. Specifically, the direct inversion, Wiener-Tikhonov, Richardson-Lucy and AWMLE algorithms have been implemented. In addition, low-level libraries have been developed to work with complex number matrices and to perform Fourier and wavelet transforms, which can also be used in the future by any developer or researcher. Both academic images with bounded noise and more realistic and complex astrophysical images simulating different astrophysical scenarios have been used to validate the algorithms. Finally, to ensure the quality of the code and its correct integration into Gnuastro, the work has been supervised by a senior project manager on a continuous basis.
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