A imagem direta de exoplanetas é geralmente limitada por manchas quase estáticas. Essas aberrações não corrigidas na função de propagação do ponto de uma estrela (PSF) obscurecem companheiros fracos e limitam a sensibilidade dos instrumentos de imagem de alto contraste.
A maioria das abordagens atuais para processar sequências de imagens diferenciais, como imagem diferencial angular (ADI) e imagem diferencial espectral (SDI), produzem um conjunto de dados autocalibrável que são combinados em uma solução de mínimos quadrados lineares para minimizar o ruído. Devido à evolução temporal e cromática do PSF de um telescópio, as melhores imagens de referência correlacionadas são geralmente as mais contaminadas pelo planeta, levando à auto-subtração e reduzindo o rendimento do planeta. Neste artigo, apresentamos um algoritmo que otimiza diretamente a equação não linear para a relação sinal-ruído do planeta (SNR). Este novo algoritmo não exige que rejeitemos imagens de referência adjacentes e equilibra de forma otimizada a redução de ruído com a auto-subtração.
Em seguida, mostramos como esse algoritmo pode ser aplicado a várias imagens simultaneamente para uma redução adicional no ruído correlacionado, maximizando diretamente o SNR da imagem combinada final. Finalmente, demonstramos a técnica em uma sequência ilustrativa de HR8799 usando o novo sinal para análise de ruído baseado em Julia Pipeline (SNAP). Mostramos que a otimização SNR pode fornecer uma melhoria de até 5 × no contraste perto da estrela. Aplicável a dados novos e de arquivo, esta técnica permitirá a detecção de massa menor e mais próxima em companheiros, ou alcançará a mesma sensibilidade com menos tempo de telescópio.
Publicado em 18/03/2021 08h57
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