Enhancing Image Resolution of Solar Magnetograms: A Latent Diffusion Model Approach

要約

太陽磁場の空間特性は、太陽内部の物理プロセスとその惑星間効果を解読するために重要です。
ただし、Michelson Doppler Imager（MDI）などの古い機器からの観察により、空間的または時間的解像度が限られているため、小規模な太陽の特徴を詳細に研究する能力が妨げられます。
これらの古いデータセットの超解像度は、さまざまな太陽サイクルにわたる均一な分析に不可欠であり、太陽フレア、アクティブ領域、磁気ネットワークダイナミクスのより良い特性評価を可能にします。
この作業では、超解像度のための新しい拡散モデルアプローチを導入し、Helioseismic and Magnetic Imager（HMI）の高解像度能力に一致するようにMDIマグネトグラムに適用します。
ダウンスケールのHMIデータに残差を備えた潜在拡散モデル（LDM）をトレーニングし、ペアのMDI/HMIデータで微調整することにより、2 ‘/ピクセルから0.5’/ピクセルまでのMDI観測の解像度を強化できます。
古典的なメトリック（PSNR、SSIM、FID、LPIPSなど）を使用して再構築された画像の品質を評価し、署名されていない磁束または活性領域のサイズなどの物理的特性が保存されているかどうかを確認します。
モデルを、LDMのさまざまなバリエーションと拡散確率モデル（DDPM）の除去と比較しますが、過去に超解像度タスクを実行するためにすでに使用されていた2つの決定論的アーキテクチャも比較しています。
さらに、フーリエドメインでの分析で、残差を持つLDMが2 ‘より小さい特徴を解決できることを示し、LDMの確率的性質により、決定論的モデルとは対照的に、それらの信頼性を評価できます。
将来の研究の目的は、太陽MDI機器の時間的スケールを超分解して、古いイベントのダイナミクスのより良い概要を得ることができるようにすることです。

要約(オリジナル)

The spatial properties of the solar magnetic field are crucial to decoding the physical processes in the solar interior and their interplanetary effects. However, observations from older instruments, such as the Michelson Doppler Imager (MDI), have limited spatial or temporal resolution, which hinders the ability to study small-scale solar features in detail. Super resolving these older datasets is essential for uniform analysis across different solar cycles, enabling better characterization of solar flares, active regions, and magnetic network dynamics. In this work, we introduce a novel diffusion model approach for Super-Resolution and we apply it to MDI magnetograms to match the higher-resolution capabilities of the Helioseismic and Magnetic Imager (HMI). By training a Latent Diffusion Model (LDM) with residuals on downscaled HMI data and fine-tuning it with paired MDI/HMI data, we can enhance the resolution of MDI observations from 2’/pixel to 0.5’/pixel. We evaluate the quality of the reconstructed images by means of classical metrics (e.g., PSNR, SSIM, FID and LPIPS) and we check if physical properties, such as the unsigned magnetic flux or the size of an active region, are preserved. We compare our model with different variations of LDM and Denoising Diffusion Probabilistic models (DDPMs), but also with two deterministic architectures already used in the past for performing the Super-Resolution task. Furthermore, we show with an analysis in the Fourier domain that the LDM with residuals can resolve features smaller than 2′, and due to the probabilistic nature of the LDM, we can asses their reliability, in contrast with the deterministic models. Future studies aim to super-resolve the temporal scale of the solar MDI instrument so that we can also have a better overview of the dynamics of the old events.

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