公开(公告)号：CN117876263A

公开(公告)日：2024-04-12

申请号：CN202410287648.5

申请日：2024-03-13

Applicant: 之江实验室

Inventor： 倪书磊 ,  邱逸盛 ,  陈云川 ,  宋子豪 ,  陈昊 ,  蒋雪健 ,  陈华曦

IPC: G06T5/73 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  G06N3/0464

Abstract: 本说明书公开了一种天文图像处理方法及装置，该方法利用天文望远镜等天文观测设备所获取的观测图像作为训练样本。并基于天文观测设备的先验物理信息构建深度学习网络。通过使用训练样本和深度学习网络，对天文图像处理模型进行训练。该方法将待处理图像输入到天文图像处理模型中，以获取相应的去卷积图像。通过上述方案，天文观测设备的先验物理信息被引入到天文图像处理模型的训练过程中。这样一来，针对天文观测设备中波束效应或点扩散函数的去卷积任务的困难得到了显著减轻，并且天文图像处理的效率也得到了提高。

公开(公告)号：CN117876263B

公开(公告)日：2024-05-17

申请号：CN202410287648.5

申请日：2024-03-13

Applicant: 之江实验室

Inventor： 倪书磊 ,  邱逸盛 ,  陈云川 ,  宋子豪 ,  陈昊 ,  蒋雪健 ,  陈华曦

IPC: G06T5/73 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  G06N3/0464

Abstract: 本说明书公开了一种天文图像处理方法及装置，该方法利用天文望远镜等天文观测设备所获取的观测图像作为训练样本。并基于天文观测设备的先验物理信息构建深度学习网络。通过使用训练样本和深度学习网络，对天文图像处理模型进行训练。该方法将待处理图像输入到天文图像处理模型中，以获取相应的去卷积图像。通过上述方案，天文观测设备的先验物理信息被引入到天文图像处理模型的训练过程中。这样一来，针对天文观测设备中波束效应或点扩散函数的去卷积任务的困难得到了显著减轻，并且天文图像处理的效率也得到了提高。