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Optimizing Convolution Direction and Template Selection for Difference Image Analysis
DOI:10.3847/1538-4365/adf05b.png)
摘要
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差异图像分析(DIA)是研究时变现象的有力工具,已被许多时域巡天项目采用。大多数DIA算法涉及匹配科学图像和模板图像之间空间变化的点扩散函数(PSF)形状,然后对其中一幅图像进行卷积以匹配另一幅图像。选择错误卷积图像会导致最终差异图像中出现最大的伪影来源之一。我们引入了一种定量指标来确定最优卷积方向,该方向不仅取决于由其FWHM测量的图像锐度,还取决于其曝光深度。通过此指标,最优卷积方向可以预先确定,仅取决于图像的FWHM和深度。这不仅简化了流程,还使其更加稳健,并减少因卷积方向选择错误而生成次优差异图像的可能性。此外,针对大量图像,我们基于此指标定义了一个性能指标(Figure-of-Merit),它能够对图像列表进行排序并确定最适合用作模板的图像,从而简化并自动化数据缩减流程。
AI总结
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期刊
IF:
8.5
论文数:
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被引数:
4.2W

