211service.com
Hoe crowdsourced astrofoto's op het web een revolutie teweegbrengen in de astronomie
Astrofotografie ondergaat momenteel een revolutie dankzij de toegenomen beschikbaarheid van hoogwaardige digitale camera's en de beschikbare software om de foto's te verwerken nadat ze zijn gemaakt.
Aangezien foto's van de nachtelijke hemel bijna altijd beter zijn met lange sluitertijden die meer licht opvangen, omvat deze verwerking meestal het combineren van verschillende beelden van hetzelfde deel van de hemel om er een te maken met een veel langere effectieve belichting.
Dat is allemaal eenvoudig als je de foto's zelf hebt gemaakt met dezelfde uitrusting onder dezelfde omstandigheden. Maar astronomen willen het beter doen.
De astrofotografiegroep op Flickr heeft alleen al meer dan 68.000 afbeeldingen, zegt Dustin Lang van de Carnegie Mellon University in Pittsburgh en een paar vrienden. Deze en andere afbeeldingen vormen een enorme bron van onaangeboorde gegevens voor astronomen.
Het probleem is dat het moeilijk is om afbeeldingen nauwkeurig te combineren als er weinig bekend is over hoe ze zijn gemaakt. Astronomen besteden veel zorg aan het gebruik van beeldapparatuur waarbij de pixels een signaal produceren dat evenredig is met het aantal fotonen dat wordt geraakt.
Maar hetzelfde kan niet gezegd worden van de digitale camera's die veel door amateurs worden gebruikt. Allerlei processen kunnen uiteindelijk het uiteindelijke beeld beïnvloeden.
Dus elk algoritme dat ze combineert, moet met deze variaties omgaan. We willen dit doen zonder de (mogelijk zeer niet-lineaire) verwerking af te leiden die is toegepast op elk individueel beeld, dat elk op zijn eigen liefdevolle manier is vernield door de maker, zeggen Lang en co.
Nu zeggen deze jongens dat ze het hebben gekraakt. Ze hebben een systeem ontwikkeld dat automatisch beelden uit hetzelfde deel van de lucht combineert om de effectieve belichtingstijd van de resulterende foto te verlengen. En ze zeggen dat de gecombineerde beelden kunnen wedijveren met die van veel professionele telescopen.
Ze hebben deze benadering getest door afbeeldingen te downloaden van twee bekende astrofysische objecten: de NGC 5907 Galaxy en het botsende paar sterrenstelsels - Messier 51a en 51b.
Voor NGC 5907 kregen ze 4.000 afbeeldingen van Flickr, 1.000 van Bing en 100 van Google. Ze gebruikten een online systeem genaamd astrometry.net dat automatisch beelden van de nachtelijke hemel uitlijnt en registreert en vervolgens de beelden combineerde met behulp van hun nieuwe algoritme, dat ze Enhance noemen.
De resultaten zijn indrukwekkend. Ze zeggen dat de gecombineerde afbeeldingen van NGC5907 (onderste drie afbeeldingen) enkele van dezelfde vage kenmerken laten zien die een enkel beeld onthulden dat werd genomen gedurende 11 uur blootstelling met een telescoop van 50 cm (de afbeelding linksboven). Alle afbeeldingen onthullen hetzelfde soort fijne details, zoals een zwakke stellaire stroom rond de melkweg.
Het gecombineerde beeld voor de M51-sterrenstelsels is net zo indrukwekkend en kost slechts 40 minuten om op een enkele processor te produceren. Het onthult uitgestrekte structuren rond beide sterrenstelsels, waarvan astronomen weten dat ze puin zijn door hun zwaartekrachtinteractie terwijl ze botsen.
Lang en co zeggen dat deze zwakke kenmerken enorm belangrijk zijn omdat ze astronomen in staat stellen de leeftijd, massaverhoudingen en baanconfiguraties van de betrokken sterrenstelsels te meten. Interessant is dat veel van deze vage kenmerken niet zichtbaar zijn in de invoerafbeeldingen die van het web zijn genomen. Ze ontstaan pas als beelden zijn gecombineerd.
Een potentieel probleem met dit soort algoritmen is dat ze goed moeten presteren naarmate het aantal afbeeldingen dat ze combineren toeneemt. Het heeft geen zin als ze tot stilstand komen zodra er een substantiële hoeveelheid data beschikbaar komt.
Op dit punt zeggen Lang en co dat astronomen gerust kunnen zijn. De prestaties van hun nieuwe Enhance-algoritme schalen lineair met het aantal afbeeldingen dat moet worden gecombineerd. Dat betekent dat het goed moet presteren op grote datasets.
Het komt erop neer dat dit soort van crowd-sourced astronomie het potentieel heeft om een grote impact te hebben, aangezien de resulterende beelden wedijveren met die van grote telescopen.
En het kan ook worden gebruikt voor historische afbeeldingen, zeggen Lang en co. De Harvard Plate Archives bevatten bijvoorbeeld een half miljoen afbeeldingen uit de jaren 1880. Deze zijn allemaal gemaakt met verschillende emulsies, met verschillende belichtingen en ontwikkeld met behulp van verschillende processen. De platen reageren dus allemaal verschillend op licht, waardoor ze moeilijk te vergelijken zijn.
Dat is precies het probleem dat Lang en co hebben opgelost voor digitale afbeeldingen op het web. Het is dus niet moeilijk voor te stellen hoe ze de gegevens uit de Harvard-archieven ook gemakkelijk zouden kunnen combineren.
Een laatste punt is dat dit project openstaat voor iedereen die astrofoto's maakt. Je kunt ze inleveren bij nova.astrometry.net , waar ze worden gecombineerd tot een open source luchtkaart. In ruil daarvoor ontvangen gebruikers geannoteerde versies van hun afbeeldingen, evenals de gecombineerde afbeelding van de lucht waarop deze betrekking heeft.
Het is nog niet zo lang geleden dat het tijdperk van de amateur-astronoom leek te eindigen omdat een nieuwe generatie enorme telescopen en op de ruimte gebaseerde observatoria gegevens produceerden die amateurs nooit zouden kunnen hopen te krijgen.
Dat verandert nu allemaal. Lang leve de amateur-astronoom!
Referentie: arxiv.org/abs/1406.1528 : Op weg naar het bouwen van een Crowd-Sourced Sky Map