Applications of polynomial transforms in astronomical image restoration and deconvolution

• S. Venegas-Martínez ^[1] ; B. Escalante-Ramírez ^[1] ; J. A. García-Barreto ^[1]
  1. [1] Universidad Nacional Autónoma de México

     Universidad Nacional Autónoma de México

     México

     
• Localización: Revista mexicana de astronomía y astrofísica, ISSN-e 0185-1101, Vol. 33, Nº. 1, 1997, págs. 173-185
• Idioma: inglés
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  • español

    El presente trabajo muestra algunas aplicaciones de la teoría de las transformaciones polinomiales al procesamiento digital de imágenes astronómicas (reducción de ruido, perfilación y codificación). Para interpretar datos a partir de una imagen astronómica, es necesario obtener información explícita importante. Esto usualmente implica la determinación de las relaciones entre las intensidades de los pixeles, lo cual requiere alguna forma de procesamiento local de los datos en toda la imagen. Este trabajo se enfoca en el esquema basado para el procesamiento local de la información en imágenes astronómicas, llamado transformada de Hermite. Esta transformada es un modelo de representación que analiza una imagen expandiéndola localmente en una suma ponderada de polinomios ortogonales. Las aplicaciones que proponemos se desarrollan sobre estructuras piramidales. El propósito es analizar imágenes astronómicas en longitudes de onda del visible, a diferentes escalas espaciales.

    Este método se ha aplicado a imágenes ópticas astronómicas obtenidas en el telescopio de 2.12-m en el Observatorio Astronómico Nacional en San Pedro Mártir, México.

  • English

    Based on the polynomial transform theory we show applications for noise reduction, deconvolution and coding in astronomical images. The proper interpretation of an astronomical image, requires to obtain relevant information from the structures contained in it. This procedure requires to process the data locally. For our applications, it is required that the image data, which are given as an array of intensity values, be interpreted into meaningful patterns. For this purpose, we use the Hermite transform. This transform is an image representation model that analyzes an image by locally expanding it into a weighted sum of orthogonal polynomials. The applications that we propose are developed on pyramidal structures.

    Their purpose is to analyze optical astronomical images at different spatial scales.