Joint multiband deconvolution for Euclid and Vera C. Rubin images

要約

EuclidやVera C. Rubinのような調査の出現により、天体物理学者は、深く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つのタイプは、単一のデータセットで同時に使用できません。
したがって、両方の世界の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、高解像度の宇宙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。
この方法は、Rubin $ r $、$ i $、および$ z $のバンドがユークリッドVisバンド内にあるという幸運な事実を活用しています。
アルゴリズムは、すべてのデータを共同で描写して、異なるバンド間の相関を活用することにより、$ r $ – 、$ i $ – 、および$ z $ -bandルービン画像をユークリッドの解像度に変換します。
また、結果をさらに改善するために、DRUNETを使用したディープラーニング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、特定のユークリドルビンの組み合わせを超えて拡張されており、重複するフィルターを備えたスペースベースの画像を共同で使用することにより、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 multiband images. However, these two types are not simultaneously available in any single dataset. It is therefore vital to devise image deconvolution algorithms that exploit the best of both worlds and that can jointly analyze datasets spanning a range of resolutions and wavelengths. In this work we introduce a novel multiband 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 Rubin $r$, $i$, and $z$ bands lie within the Euclid VIS band. The algorithm jointly de-convolves all the data to convert the $r$-, $i$-, and $z$-band Rubin images to the resolution of Euclid by leveraging 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 improving the resolution of ground-based images in multiple photometric bands by jointly using any space-based images with overlapping filters.

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