Smoothing of astronomical images with Poisson distribution

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F60461373%3A22340%2F17%3A43913181" target="_blank" >RIV/60461373:22340/17:43913181 - isvavai.cz</a>

Nalezeny alternativní kódy

RIV/68407700:21230/17:00315364

Výsledek na webu

<a href="http://spie.org/Publications/Proceedings/Paper/10.1117/12.2274121" target="_blank" >http://spie.org/Publications/Proceedings/Paper/10.1117/12.2274121</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1117/12.2274121" target="_blank" >10.1117/12.2274121</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Smoothing of astronomical images with Poisson distribution

Popis výsledku v původním jazyce

Images obtained from an astronomical digital camera are of integer nature as event counters in every pixel of its image sensor. The quality of the captured images is influenced mostly by the camera characteristics and photon noise caused by natural random fluctuation of observed light. We suppose the image pixel intensity as a mean value of the signal with Poisson distribution. The application of maximum likelihood method with image gradient regularization leads to variational task in discrete formulation. This variational task has only one unique solution on which the novel numerical method of image smoothing is based. The performance of the proposed smoothing procedure is tested using real images obtained from the digital camera in Meteor Automatic Imager and Analyzer (MAIA).

Název v anglickém jazyce

Smoothing of astronomical images with Poisson distribution

Popis výsledku anglicky

Images obtained from an astronomical digital camera are of integer nature as event counters in every pixel of its image sensor. The quality of the captured images is influenced mostly by the camera characteristics and photon noise caused by natural random fluctuation of observed light. We suppose the image pixel intensity as a mean value of the signal with Poisson distribution. The application of maximum likelihood method with image gradient regularization leads to variational task in discrete formulation. This variational task has only one unique solution on which the novel numerical method of image smoothing is based. The performance of the proposed smoothing procedure is tested using real images obtained from the digital camera in Meteor Automatic Imager and Analyzer (MAIA).

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

20200 - Electrical engineering, Electronic engineering, Information engineering

Projekt

<a href="/cs/project/GA17-05840S" target="_blank" >GA17-05840S: Multikriteriální optimalizace modelů prostorově variantních zobrazovacích systémů</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2017

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Proceedings of SPIE Volume 10396 Applications of Digital Image Processing XL

ISBN

978-1-5106-1249-5

ISSN

0277-786X

e-ISSN

1996-756X

Počet stran výsledku

6

Strana od-do

"103962V-1"-"103962V-6"

Název nakladatele

SPIE Society of Photo-Optical Instrumentation Engineers

Místo vydání

Washington

Místo konání akce

San Diego

Datum konání akce

7. 8. 2017

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

000418443700082