Astronomical Images Quality Assessment with Automated Machine Learning

要約

電子支援天文学は、望遠鏡に接続されたデジタル カメラで深空の画像をキャプチャし、直接観察では見えなかった天体のビューを表示することから構成されます。
この手法により大量のデータが生成され、観察セッション後に専用の画像編集ソフトウェアを使用してデータを強化することができます。
この研究では、画像品質評価が天体画像の自動評価にどのように役立つかを示し、また、自動機械学習を使用して専用のモデルを開発します。

要約(オリジナル)

Electronically Assisted Astronomy consists in capturing deep sky images with a digital camera coupled to a telescope to display views of celestial objects that would have been invisible through direct observation. This practice generates a large quantity of data, which may then be enhanced with dedicated image editing software after observation sessions. In this study, we show how Image Quality Assessment can be useful for automatically rating astronomical images, and we also develop a dedicated model by using Automated Machine Learning.

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