Joint multi-band deconvolution for $Euclid$ and $Vera$ $C.$ $Rubin$ images

要約

$ euclid $や$ vera $ $ $ C.などの調査の出現により、$ $ rubin $、天体物理学者は、深い高解像度の画像とマルチバンド画像の両方にアクセスできます。
ただし、これらの2つの条件は、単一のデータセットでは同時に使用できません。
したがって、2つの世界の中で最高のものを活用し、さまざまな解像度と波長にまたがるデータセットを共同で分析できる画像デコンボリューションアルゴリズムを考案することが重要です。
この作業では、高解像度のスペースベースの観測を活用することにより、地上ベースの天文画像の解像度を改善することを目的とした新しいマルチバンドデコンボリューション技術を紹介します。
このメソッドは、$ vera $ $ $ C. $ $ rubin $ $ r $ – 、$ i $ – 、および$ z $ -bandsが$ euclid $ $ $ vis $ band内にあるという幸運な事実を活用しています。
アルゴリズムは、すべてのデータを共同でデコンボルボルして、$ r $ – 、$ i $ – 、および$ z $ -band $ vera $ $ $ $ C. $ $ rubin $の画像を$ euclid $の解像度に変換します。
異なるバンド間の相関。
また、結果をさらに改善するために、Drunetを使用した深い学習ベースの除去のパフォーマンスを調査します。
解像度と形態の回復、フラックス保存、および異なる騒音レベルへの一般化の観点から、私たちの方法の有効性を説明します。
このアプローチは、特定の$ euclid $-$ rubin $の組み合わせを超えて拡張され、複数の測光バンドの地上画像の解像度を改善するための多用途のソリューションを提供します。

要約(オリジナル)

With the advent of surveys like $Euclid$ and $Vera$ $C.$ $Rubin$, astrophysicists will have access to both deep, high-resolution images, and multi-band images. However, these two conditions are not simultaneously available in any single dataset. It is therefore vital to devise image deconvolution algorithms that exploit the best of the two worlds and that can jointly analyze datasets spanning a range of resolutions and wavelengths. In this work, we introduce a novel multi-band deconvolution technique aimed at improving the resolution of ground-based astronomical images by leveraging higher-resolution space-based observations. The method capitalizes on the fortunate fact that the $Vera$ $C.$ $Rubin$ $r$-, $i$-, and $z$-bands lie within the $Euclid$ $VIS$ band. The algorithm jointly deconvolves all the data to turn the $r$-, $i$-, and $z$-band $Vera$ $C.$ $Rubin$ images to the resolution of $Euclid$ by enabling us to leverage the correlations between the different bands. We also investigate the performance of deep learning-based denoising with DRUNet to further improve the results. We illustrate the effectiveness of our method in terms of resolution and morphology recovery, flux preservation, and generalization to different noise levels. This approach extends beyond the specific $Euclid$-$Rubin$ combination, offering a versatile solution to improve the resolution of ground-based images in multiple photometric bands by jointly using any space-based images with overlapping filters.

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