Vše
Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Segmentation of astronomical images

Identifikátory výsledku

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Segmentation of astronomical images

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Object detection is one of the most important procedures in astronomical imaging. This paper deals with segmentation of astronomical images based on random forrest classifier. We consider astronomical image data acquired using a photometric system with B, V, R and I filters. Each image is acquired in more realizations. All image realizations are corrected using master dark frame and master flat field obtained as an average of hundreds of images. Then a profile photometry is applied to find possible position of stars. The classifier is trained by B, V, R and I image vectors. Training samples are defined by user using ellipsoidal regions (20 selections for both classes: object, background). A number of objects and their positions are compared with astronomical object catalogue using Euclidean distance. We can conclude that the performance of the presented technique is fully comparable to other SoA algorithms.

  • Název v anglickém jazyce

    Segmentation of astronomical images

  • Popis výsledku anglicky

    Object detection is one of the most important procedures in astronomical imaging. This paper deals with segmentation of astronomical images based on random forrest classifier. We consider astronomical image data acquired using a photometric system with B, V, R and I filters. Each image is acquired in more realizations. All image realizations are corrected using master dark frame and master flat field obtained as an average of hundreds of images. Then a profile photometry is applied to find possible position of stars. The classifier is trained by B, V, R and I image vectors. Training samples are defined by user using ellipsoidal regions (20 selections for both classes: object, background). A number of objects and their positions are compared with astronomical object catalogue using Euclidean distance. We can conclude that the performance of the presented technique is fully comparable to other SoA algorithms.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    JA - Elektronika a optoelektronika, elektrotechnika

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2014

  • Kód důvěrnosti údajů

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

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Applications of Digital Image Processing XXXVII

  • ISBN

    978-1-62841-244-4

  • ISSN

    0277-786X

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    6

  • Strana od-do

    "921722-1"-"921722-6"

  • Název nakladatele

    SPIE

  • Místo vydání

    Bellingham

  • Místo konání akce

    San Diego, California

  • Datum konání akce

    17. 8. 2014

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku

    000344014100057

Základní informace

Druh výsledku

D - Stať ve sborníku

D

CEP

JA - Elektronika a optoelektronika, elektrotechnika

Rok uplatnění

2014