Improved background subtraction for the Sloan Digital Sky Survey images
我们描述了一个程序的背景减去斯隆数字巡天（SDSS）成像，提高了由此产生的检测和测光的天空中的大星系。在每个SDSS漂移扫描运行中，我们屏蔽了检测到的源，然后将平滑函数拟合到天空背景的变化。该程序已应用于所有SDSS-III数据发布8图像，结果可作为该数据集的一部分。我们已经测试了我们的背景减法对大星系测光的影响，通过将假星系插入到原始像素中，重新分析数据，并在背景减法后测量它们。我们的技术的结果没有大小依赖的偏差在星系通量的半光半径为100弧秒，相反，对于星系的大小，标准的SDSS光度计目录低估通量约1.5马格。我们的研究结果代表了一个实质性的改进，在标准的SDSS目录的结果，并应形成任何分析的基础上使用的SDSS成像数据附近的星系。
2011-05-10 astro-ph.IM
The IPAC Image Subtraction and Discovery Pipeline for the intermediate Palomar Transient Factory
我们描述了近实时瞬态源发现引擎的中间帕洛玛瞬态工厂（iPTF），目前在加州理工学院的红外处理和分析中心（IPAC）的操作。我们将这个系统称为IPAC/iPTF发现引擎（或IDE）。我们回顾了用于PSF匹配，图像相减，检测，光度测定和机器学习（ML）审查提取的瞬态候选人的算法。我们还回顾了我们的ML分类器的性能。对于相对未混淆区域中的4的限制性信噪比，来自处理伪影和不完美图像减法的“假”候选者的数量超过真实瞬变的数量约10：1。对于具有不准确的天体测量和/或PSF匹配解决方案的图像数据，这可能会相当高。尽管这种偶尔的高污染率，ML分类器能够识别真正的瞬变，效率（或完整性）约为97%，最大可容忍的假阳性率为1%，当分类原始候选人。所有减影图像指标、源特征、基于ML概率的真假分数、来自其他调查的上下文元数据以及与已知太阳系天体的可能关联都存储在关系数据库中，供各个科学工作组检索。我们回顾了我们在减少假阳性方面所做的努力，以及我们在优化整个系统以应对iPTF正在进行的大量科学项目方面的经验。
2016-10-04 astro-ph.IM
Planet detection down to a few $λ$/D: an RSDI/TLOCI approach to PSF subtraction
大多数当前的高对比度成像点扩散函数（PSF）减法算法使用某种形式的最小二乘噪声最小化来找到系外行星，在后处理之前，通常隐藏在仪器斑点噪声之下。在当前标准PSF减法算法中，使用角度和/或同时光谱差分成像（分别为ADI、SSDI）从目标图像序列导出一组参考图像以减去每个目标图像。然而，为了避免过多的系外行星自减影，ADI和SSDI（在没有强光谱特征的情况下）严格限制了小分离处的参考图像的可用数量。这限制了最小二乘算法的性能，导致在小角度分离时对系外行星的灵敏度较低。可能的解决方案是通过获取更长的序列来使用额外的参考图像，如果预计系外行星将显示出强烈的光谱特征，则使用SSDI，或者使用在其他目标上获取的图像。后一种选择称为参考星差分成像，它依赖于使用与目标图像高度相关的参考图像，在以前的地面高对比度成像调查中效果不佳。我们提出的工作结果，以优化PSF减法与GPIES参考库使用最小二乘算法，旨在最大限度地减少斑点噪声和最大限度地提高行星吞吐量，从而最大限度地提高行星信噪比（SNR）。使用2014年12月51 Eri GPI数据，在内部100 mas到300 mas环中，我们发现当使用RSDI和/或我们的优化方案时，SNR没有明显的改善。这一结果虽然仍在研究中，但似乎表明ADI+SSDI数据集上的当前算法得到了优化，并且通过使用PSF存档可以实现有限的增益。
2016-09-27 astro-ph.IM
Direct Imaging of Exoplanets Without Background Subtraction: Implications for ELTs
形成其他太阳系图像所需的超高对比度能力可以说是当今天文学中最引人注目的挑战。目前的高对比度成像工作都需要背景减除，以分离行星图像从主恒星的图像。背景估计是困难的，由于存在的非共路像差（NCPA）随时间变化。目前的努力没有利用的唯一主要信息来源是大气在毫秒时间尺度上对行星图像和NCPA的随机编码。在这里，提出了一种利用这些信息以完全避免背景减除的方法。这种新的范例将允许同时估计的时间依赖的NCPA和行星图像通过严格的统计推断程序。这些程序是完全兼容的其他信息来源，如昼夜场旋转和光谱多样性。考虑到背景减除问题的开放性，本文解释的想法可能是用超大望远镜（ELT）成像宜居行星的关键。如果要优先考虑超高对比度成像，充分利用毫秒曝光的信息内容将需要对ELT波前传感器和科学相机系统进行重大的设计修改。
2015-07-28 astro-ph.IM
The Large Array Survey Telescope-Pipeline. II. Image Subtraction and Transient Detection
Weizmann Institute of Science（魏茨曼科学研究所）；Zhejiang University（浙江大学）
本文介绍了LAST流水线中用于图像减法和暂现体检测的核心方法，通过ZOGY算法和Translient统计实现高纯度的暂现体候选体筛选，达到了5σ限幅 magnitude 20.3-20.7，检测效率达80%以上。
2026-04-30 astro-ph.IM
The Kepler IRIS Catalog: Image subtraction light curves for 9,150 stars in and around the open clusters NGC 6791 and NGC 6819
为期四年的开普勒任务收集了疏散星团NGC 6791和NGC 6819的长节奏图像，被称为“超级邮票”。“每个超级邮票区域都是一个200像素的正方形，可以捕获数千个星团成员，加上前景和背景恒星，其中只有最亮的恒星才是开普勒任务期间长或短节奏测光的目标。使用图像减法测光，我们已经为开普勒输入目录中落在超级邮票上的每个物体产生了光变曲线。IRIS目录包括9，150颗恒星的光变曲线，并包含大量新数据：其中8，427颗恒星根本不是开普勒的目标，我们增加了382颗恒星的长节奏数据的可用季度数量。该星表是MAST上的一个高级科学产品，包含每个季度的原始光度数据和每个恒星所有可用季度的校正光变曲线。我们还介绍了我们的图像减法测光和开源IRIS管道的实施，以及数据产品，系统分类和目录统计的概述。
2021-12-09 astro-ph.IM astro-ph.SR
Pan-STARRS PSF-Matching for Subtraction and Stacking
我们提出了实现和使用的算法，以匹配点扩散函数（PSF）内的泛星图像处理管道（IPP）。PSF匹配是IPP的一个重要组成部分，用于探测超新星和小行星，但它也用于均匀化堆栈输入的PSF，与常规的共同添加相比，提高了光度精度，特别是在具有高掩蔽分数的数据中。我们报告了我们在构建和操作图像减影流水线方面的经验，并就构建PSF匹配卷积核的特定基函数、确定合适的内核、并行化和质量指标提出了建议。我们介绍了一种方法，用于可靠地跟踪整个管道中的图像中的噪声，使用方差图和“协方差伪矩阵”的组合。我们演示了这些算法的例子，从模拟和实际数据的泛星1望远镜。
2019-01-28 astro-ph.IM
Effective Image Differencing with ConvNets for Real-time Transient Hunting
University of Freiburg（弗莱堡大学）；Caltech（加州理工学院）
大型巡天越来越多地依赖于图像减法管道进行实时（和存档）瞬态检测。在这个过程中，人们必须与变化的PSF，许多源中的小亮度变化，以及饱和恒星造成的伪影，以及一般的匹配误差作斗争。通常，差分是用比单个图像更深的参考图像来完成的，并且伴随的噪声特性的差异也可能导致伪影。我们在这里提出了一种用于瞬态检测的深度学习方法，它将传统图像减法流水线的所有步骤-图像配准，背景减法，噪声去除，psf匹配和减法-封装到单个实时卷积网络中。一旦经过训练，该方法的工作速度非常快，并且考虑到它一次完成多个步骤，对于ZTF和LSST等多CCD快速测量的优势是显而易见的。
2017-10-04 astro-ph.IM cs.CV
Image Subtraction Reduction of Open Clusters M35 & NGC 2158 In The K2 Campaign-0 Super-Stamp
在最初的K2活动（C 0）期间，对疏散星团M35和NGC 2158进行了观测。由于宽点扩散函数（PSF）和恒星光在如此密集的区域中的混合，将这些数据减少到高精度的光度时间序列是具有挑战性的。我们开发了一个基于图像减法的K2缩减流水线，适用于拥挤和稀疏的恒星场。我们将我们的管道应用于数据丰富的C 0 K2超级邮票，包含两个疏散星团，以及相邻的邮票。在本文中，我们提出了我们的图像减影减少管道，并证明这种技术实现了超高的光度精度的来源，在C 0超级邮票。我们从UCAC 4和EPIC星表中提取了3960颗恒星的原始光变曲线，并对它们进行了系统性影响的去趋势化。我们比较我们的光度结果与先前的减少发表在文献中。对于12- 12.25 $\rm K_{p}$星等范围内的去趋势、TFA校正源，我们获得了一个最佳的6.5小时窗口，运行均方根值为35 ppm，对于14- 14.25 $ \rm K_{p}$星等范围内较暗的恒星下降到100 ppm。对于具有$\rm K_{p}> 14$的恒星，我们的去趋势和6.5小时分箱光变曲线实现了最高的光度精度。此外，我们所有的TFA校正源在所有研究的时间尺度上都具有更高的精度。这项工作是第一次发表的图像减法分析的K2超级邮票。这种方法对于分析K2活动9期间进行的银河系隆起观测特别有用。原始光变曲线和我们去趋势过程的最终结果可在\url{http://k2.hat…
2017-02-28 astro-ph.IM
GPI PSF subtraction with TLOCI: the next evolution in exoplanet/disk high-contrast imaging
为了直接拍摄系外行星和暗淡的星周盘，必须将嘈杂的恒星晕抑制到很高的水平。为了实现这一壮举，角微分成像观测技术和最小二乘局部优化组合图像（LOCI）算法现在已经成为标准的单波段直接成像观测和数据处理。随着配备有积分场单元的新型高阶高对比度自适应光学的开发和调试，需要修改图像减法算法，以允许最佳地使用多色图像、场旋转图像和存档数据。一种新的算法，TLOCI（模板LOCI），被设计来实现这一任务，通过最大化的同伴信噪比，而不是简单地最小化的噪声，在原来的LOCI算法。TLOCI技术使用输入光谱和模板点扩散函数（PSF，从未遮蔽和不饱和的恒星图像生成）来优化参考图像最小二乘系数，以最小化行星自减法，从而最大化其每波长的吞吐量，同时提供对斑点噪声的最大抑制。新算法已开发使用天空GPI数据，并取得了令人印象深刻的对比度。本文介绍了TLOCI算法，在天空中的性能，并将讨论在恢复具有高保真度的行星光谱的挑战。
2014-07-09 astro-ph.EP astro-ph.IM
Improved 21 cm Epoch Of Reionization Power Spectrum Measurements with a Hybrid Foreground Subtraction and Avoidance Technique
21厘米再电离时期（EoR）信号的观测主要受银河系和河外前景的影响。对前景去除的需求导致了两种主要技术的发展，通常被称为“前景避免”和“前景减法”。“避免与傅立叶空间中的过滤前景相关，而减法使用被删除的显式前景模型。使用1088小时的数据从64个元素的PAPER阵列，我们证明了减法的前景模型之前，延迟空间的前景过滤结果在一个温和的，但可衡量的改善过滤器的性能。该概念验证结果表明，改进源于前景滤波器所需的降低的动态范围要求：前景模型的减法降低了总前景功率，因此对于固定的动态范围，滤波器可以推向更暗的极限。我们还发现，在前景滤波器中使用的窗口函数的选择可以有一个可观的影响观察带的边缘附近的性能。我们使用来自MWA的较小的3小时数据采样来证明这些效果，并且发现混合滤波和减法去除方法提供了与PAPER-64的情况中所见的跨频带的类似改进。
2019-02-21 astro-ph.CO astro-ph.IM
Finding the Brightest Galactic Bulge Microlensing Events with a Small Aperture Telescope and Image Subtraction
根据Gould和Depoy（1998）的建议，我们研究了使用小孔径（~10 cm）望远镜研究朝向银河系凸起的最亮微透镜事件的可行性。我们使用一台HAT望远镜在2005年获得了88个夜晚的151次曝光，视场为8.4x8.4平方度，中心为（l，b）=（2.85，-5.00）。我们使用图像减影软件减少了数据。我们发现，这样的搜索方法可以有效地有助于监测明亮的微透镜事件，主张。将这种搜索方法与现有的方法进行比较，我们发现这种性质的专用凸起光度测量将以优异的性能和相当低的成本实现显著的利基。我们获得了2005年OGLE档案中列出的7个微透镜事件的匹配。我们发现了其他几个光变曲线，其拟合非常类似于微透镜事件。不出所料，我们的数据中也发现了许多周期变量和杂项变量，我们估计其中约有50%是新发现的。最后，我们简要地提出了小孔径微透镜巡天计划，该计划将昼夜不停地监测银河系的凸起，以提供最高放大率微透镜事件的密集覆盖。
2009-04-30 astro-ph.GA astro-ph.IM
The T16 Project: Image Subtraction Light Curves from TESS Cycle 1 Full-Frame Images for Stars with T < 16
T16项目基于TESS第1周期FFI和CDIPS相减图像，发布逾8375万条亮于T=16的恒星光变曲线，并验证其精度与变星研究价值。
2025-02-19 astro-ph.EP astro-ph.IM astro-ph.SR
Galaxy Model Subtraction with a Convolutional Denoising Autoencoder
NSF's NOIRLab（美国国家科学基金会NOIR实验室）；Peking University（北京大学）；Kavli Institute for Astronomy and Astrophysics, Peking University（北京大学卡尔·萨根天文与天体物理研究所）；National Research Council of Canada（加拿大国家研究委员会）
针对传统星系模型减除方法半自动化、难适配大数据集的问题，提出卷积去噪自编码器DAE，经GALFIT模型和NGVS真实图像测试，在复杂形态星系上表现更优，处理速度快且全自动，代码已开源。
2025-10-06 astro-ph.GA astro-ph.IM
Quantitative Method for the Optimal Subtraction of Continuum Emission from Narrow-band Images : Skewness Transition Analysis
本文提出了一种从窄带图像中去除恒星连续辐射的客观方法，从而得到发射线图像。该方法基于残差图像的像素直方图的偏斜度。具体而言，我们利用连续减影图像中的信号的偏斜度的过渡，当图像从减影不足变为减影过度时，该信号的偏斜度出现。对一维人工图像的测试表明，该过渡识别要在宽带图像IB上使用的最佳缩放因子μ，以便产生最佳线发射图像IE，即，IE =IN - μ IB，其中IN为原始（未减影）窄带图像。这种方法的优点是它使用了最终图像中所有的信息承载像素，而不仅仅是这些像素的子集（后者在许多从窄带图像中去除恒星连续谱的传统方法中很常见）。我们将我们的方法应用于实际图像，无论是从地面和空间设施，特别是WFPC 2和ACS图像从哈勃太空望远镜，我们表明，它是成功的，无论性质的来源（点状或扩展）。我们还讨论了非最佳图像的方法，如那些包含饱和源或不均匀的背景的准确性的影响，并提出了解决这些问题的方法。
2013-11-14 astro-ph.CO astro-ph.IM
T-PHOT version 2.0: improved algorithms for background subtraction, local convolution, kernel registration, and new options
我们提出了新的版本V2.0的T-PHOT，一个公开可用的软件包开发执行PSF匹配，基于先验的，多波长去融合测光的河外磁场。包括在代码中的新功能介绍和讨论：背景估计，使用位置相关的内核，通量prioring，诊断统计的残差图像，排除选定的来源从模型和残差图像，个人注册的拟合对象。这些新选项提高了代码的性能，允许更准确的结果，并为诊断提供有用的帮助。
2016-09-01 astro-ph.GA astro-ph.IM
Transformer-Based Neural Network for Transient Detection without Image Subtraction
Department of Physics and Astronomy, University of Pennsylvania（物理与天文学系，宾夕法尼亚大学）；Department of Physics and Astronomy, University of Delaware（物理与天文学系，德克萨斯大学）；University of Delaware, Joseph R. Biden, Jr. School of Public Policy and Administration（德克萨斯大学乔伊斯·拜登初级公共政策与行政学校）；University of Delaware, Data Science Institute（德克萨斯大学数据科学研究所）
本文提出一种基于Transformer的神经网络，通过直接比较搜索图像与模板图像实现无需图像差分的真实/虚假暂现源分类，在DES数据上达到97.4%准确率，并验证了对非中心输入图像的鲁棒性，提升了超新星探测的准确性与效率。
2025-08-22 astro-ph.IM cs.CV
Wavelength Self-Calibration and Sky Subtraction for Fabry-Perot Interferometers: Applications to OSIRIS
我们描述了有关波长校准和天空减法技术，以最大限度地提高可调滤波器仪器的数据的科学效用。虽然我们具体解决的数据从光学系统成像和低分辨率集成光谱仪（OSIRIS）的10.4米大加那利望远镜，我们的讨论是概括的数据从其他可调滤波器仪器。我们的方法的一个关键方面是一个坐标变换到极坐标，这简化了问题时，可调滤波器的数据是围绕光学中心的圆形对称。首先，我们提出了一种方法来纠正使用OH天空发射环的波长校准中的不准确性。使用这种技术，我们将绝对波长校准从5埃的精度提高到1埃，相当于我们仪器分辨率的7%，95%的数据。然后，我们讨论了一种新的方法来估计背景天空辐射的极坐标中值滤波。这种方法抑制了来自遥远星系外包络对天空背景的贡献，最大化了在相应的天空减影图像中测量的源的通量。我们证明了数据调谐到7615~ $\rmÅ$的中心波长，在新的天空减去图像的星系流量高约37%，与天空减去图像从现有的方法OSIRIS可调滤波器数据。
2015-08-27 astro-ph.IM
TRANSLIENT: Detecting Transients Resulting from Point Source Motion or Astrometric Errors
本文提出Translient检测器，通过假设检验区分点源运动与静止，优于标准图像相减，可减少瞬变检测误报，并在LAST数据上验证。
2024-03-14 astro-ph.IM
Fourier Plane Image Combination by Feathering
天文物体经常在很宽的尺度范围内表现出结构，而许多望远镜，特别是干涉仪阵列，只在有限的空间尺度范围内进行采样。为了对这些物体进行适当成像，可能需要一套覆盖尺度范围的仪器提供的图像。然后，这些图像必须以恢复所有空间尺度的方式组合。本文介绍了在傅里叶变换平面上进行图象合成的羽化技术。在几个软件包中的实施进行了讨论，并给出了模拟和天体无线电发射的单碟和干涉观测的示例组合。
2017-07-07 astro-ph.IM
High contrast experiment of an AO-free coronagraph with a checkerboard pupil mask
高对比度日冕仪有望为直接观测太阳系外行星提供一种有希望的方法。我们提出了我们的实验室实验的最新结果，调查“刚性”日冕与二进制形状的棋盘式光瞳掩模，这应该提供一个高度稳定的解决方案，望远镜没有自适应光学（AO）的波前校正在空间任务。这项工作的主要目的是研究日冕仪的稳定性，并证明其性能没有自适应波前校正。需要估计原始对比度和点扩散函数（PSF）减法的增益。对比度的限制因素也很重要。设计了一种棋盘型二元形状光瞳掩模。该掩模由玻璃衬底上的铝膜组成，使用纳米制造技术与电子束光刻技术制造。仔细评估coronagraphic性能，包括PSF减法，在空气中使用开发的面具。通过对所有观察到的暗区进行面积平均，原始冠状图像的对比度达到$6.7 \times 10^{-8}$。PSF减影后，对比度达到$6.8 \times 10^{-9}$。散斑是贯穿原始图像和PSF减影图像两者的暗区域的主要限制因素。无AO的PSF减影的刚性冠状动脉造影是实现高对比度观察的有用方法。讨论了刚性日冕仪在宇宙学和天体物理学空间红外望远镜（SPICA）和其他平台上的应用。
2011-08-16 astro-ph.IM
Resampling images in Fourier domain
在模拟天空图像时，人们通常会获取由一组像素化样本和插值核定义的星系图像$F(x)$，然后想要产生一个新的采样图像，该图像表示该星系，因为它将以不同的点扩散函数、旋转、剪切或放大和/或不同的像素比例出现。这些操作有时仅在将图像的傅里叶变换$\tilde F(u)$重新采样到与由样本的离散傅里叶变换（DFT）产生的网格不同的$u$空间网格上时才是可能的或最有效地执行。在某些应用中，重要的是，重采样的图像是准确的$10^3$优于1部分，所以在本文中，我们首先使用标准的傅立叶技术，以显示傅立叶域插值与包裹sinc函数产生的确切值的$\tilde F(u)$的输入样本和内核。该操作随图像维度缩放为$N^4$，并且可能非常慢，因此我们接下来研究用紧凑内核近似sinc函数所产生的误差。我们表明，这些近似产生乘法误差加上一对鬼图像（在每个维度）在模拟图像。标准Lanczos或三次插值器，当应用在傅立叶域，产生不可接受的文物。我们发现，$10^3$中的错误$<1$部分可以通过以下方式获得：（1）在执行$x\rightarrow u$ DFT之前对原始图像进行4倍零填充，然后（2）使用我们设计的6点分段五次插值来重新填充到所需的$u$网格，以使重影最小化，然后（3）执行DFT回到$x$域。
2014-02-24 astro-ph.IM
SImMER: A Pipeline for Reducing and Analyzing Images of Stars
我们提出了第一个公开版本的SIMMER，一个开源的Python减少管道天文图像的点源。目前的功能包括暗减影、平场、天空减影、图像配准、FWHM测量、对比度曲线计算以及表格和绘图生成。SIMMER支持Shane 3米望远镜上的ShARCS相机和Hale 5.1米望远镜上的PHARO相机进行的观测。SIMMER的模块化特性允许用户相对轻松地扩展管道以容纳其他仪器。管道的核心功能之一是它的图像配准模块，它是足够灵活的，以减少饱和图像和图像的相似亮度，解决恒星双星。此外，SMMER还可以计算缩小图像的对比度曲线，并生成可供出版的绘图。该代码是在\url{https://github.com/arjunsavel/SImMER}上在线开发的，可以在pip和conda上安装。我们开发教程和文档以及代码，并在线托管它们。通过SMMER，我们的目标是提供一个社区资源，用于准确可靠的数据简化和分析。
2022-12-01 astro-ph.IM astro-ph.SR
Imaging the LkCa 15 system in polarimetry and total intensity without self-subtraction artefacts
European Southern Observatory（欧洲南方天文台）；Indian Institute of Astrophysics（印度天体物理研究所）；Pondicherry University（本地治里大学）；University of Potsdam（波茨坦大学）；University of Galway（高威大学）；The University of Tokyo（东京大学）
利用星跳法成像与相函数诊断，研究LkCa 15系统尘埃颗粒性质，发现内盘无新行星伴星，但对200天文单位外的上界质量限制为1.5 MJ。
2025-12-20 astro-ph.EP astro-ph.IM astro-ph.SR
What's the Difference? The potential for Convolutional Neural Networks for transient detection without template subtraction
University of Delaware（特拉华大学）；Universidad Nacional de Colombia（哥伦比亚国立大学）；Vera C. Rubin Observatory（薇拉·C·鲁宾天文台）；University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学）
本研究探索卷积神经网络在无需模板减法图像的瞬变天体“真-假”分类中的潜力，证实仅用模板与搜索图像可构建>90%准确率的模型，有望大幅降低巡天项目的瞬变检测计算成本。
2023-08-25 astro-ph.IM cs.CV
Strategies for optimal sky subtraction in the low surface brightness regime
本文用合成图像比较低表面亮度观测中的三类天光减除策略，指出未掩蔽源和恒星散射光会造成根本偏差，掩蔽加参数化建模最适合 LSST 等大规模巡天。
2024-01-22 astro-ph.GA astro-ph.IM
