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        NBS窄波段數(shù)據(jù)扣除連續(xù)譜的批處理方法

        2021-07-13 01:34:42武朝劍趙海斌姚永強
        天文學(xué)進展 2021年2期
        關(guān)鍵詞:背景

        李 垚,武朝劍,李 彬,莊 芮,趙海斌,姚永強,吳 宏

        (1.中國科學(xué)院 國家天文臺,北京100101;2.中國科學(xué)院大學(xué) 天文與空間科學(xué)學(xué)院,北京100049;3.中國科學(xué)院 國家天文臺 光學(xué)天文重點實驗室,北京100101;4.中國科學(xué)院 紫金山天文臺,南京210034;5.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué),合肥230026;6.北京科技大學(xué),北京100083)

        1 引言

        近幾十年來,針對銀河系甚至全天的大型多波段測光、光譜巡天項目相繼開展。光學(xué)窄帶成像觀測能夠獲得發(fā)射線強度,可以得到天體的溫度、元素豐度、星系紅移等物理性質(zhì),對研究激波發(fā)射源、超新星遺跡、H II區(qū)、行星狀星云等都有重要的意義[1]。目前已有的窄波段巡天大都是Hα窄帶巡天。角分量級的巡天主要以SHASSA[2](The Southern H-AlphaSky Survey Atlas)和VTSS[3](The Virginia Tech Spectral-Line Survey)項目為代表。較高空間分辨率的Hα巡天觀測有1997年英澳天文臺開展的SHS[4](Southern Halpha Survey),其視場是5.5?×5.5?,其空間分辨率可達1′′~2′′,2003年完成。之后又開展了IPHAS[5](The INT Photometric HαSurvey of the Northern Galactic Plane)Hα巡天項目,望遠鏡視場較小,為34′×34′,其空間分辨率在1.7′′左右,觀測了北天球10?寬的銀盤約1 800?天區(qū)。WHAM[6](The Wisconsin HαMapper Survey)完成了赤緯高于?30?的3/4天球的Hα窄帶覆蓋。除了上述窄波段巡天,PTF[7](The Palomar Transient Factory,即帕洛瑪瞬變源工廠)也完成了赤緯高于?25?的3/4天球的Hα窄帶覆蓋。相關(guān)項目具體信息參見表1。

        表1 Hα巡天項目

        連續(xù)譜的扣除可以從圖像上直觀顯示窄波段圖像中發(fā)射線天體的信息,方便我們對各類發(fā)射線天體候選體的搜尋,是窄波段圖像數(shù)據(jù)處理中必不可少的一步。傳統(tǒng)窄波段數(shù)據(jù)的連續(xù)譜扣除需要手動去調(diào)節(jié)星像位置對齊,這個過程還會涉及到圖像旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)等問題,會手動選擇恒星做流量校準。早期很多研究甚至是采用人眼進行連續(xù)譜和窄波段數(shù)據(jù)對比,如Bally等人在1995年對L1228區(qū)域HH雙極噴流、分子外流的研究[8],以及Wang等人在2003年對OB1分子云中HH天體觀測[9]都是采用人眼對比,這種方式對于科學(xué)目標(biāo)的認證引入了人為因素。之后減連續(xù)譜工作,需要先確定好探測目標(biāo)區(qū)域,再去進行連續(xù)譜扣除,例如Blair和Long 2004年對M83超新星遺跡進行光學(xué)觀測[10]、Long等人在2019年對超新星遺跡的觀測也是限定在NGC 6946范圍內(nèi)[11]。這種方法對于小范圍天區(qū)和目標(biāo)源是可行的,一旦涉及巡天大數(shù)據(jù)和多天區(qū)觀測目標(biāo),對目標(biāo)候選體的選定則比較繁瑣,因此,本文提出一種批量自動化扣除連續(xù)譜的方法,相比傳統(tǒng)方法能夠提高效率。通過批量連續(xù)譜的扣除,我們可以統(tǒng)一從減完連續(xù)譜圖像中去搜尋疑似的發(fā)射線天體。

        本文第2章介紹NBS巡天系統(tǒng),包括觀測的臺址、使用的儀器和進展,以及數(shù)據(jù)的介紹;第3章介紹圖像數(shù)據(jù)處理流程,主要介紹連續(xù)譜的扣除;第4章進行總結(jié)。

        2 NBS巡天簡介

        NBS是針對北天區(qū)銀盤開展的窄波段巡天項目,使用中國科學(xué)院紫金山天文臺盱眙觀測站近地天體望遠鏡(China Near Earth Object Survey Telescope,CNEOST)。該望遠鏡采用施密特光學(xué)系統(tǒng),主鏡口徑120 cm,焦比F/1.8;施密特改正鏡口徑104 cm。配備104×104CCD相機,像元尺寸13.9 cm,單個像素對應(yīng)天空角1.028′′,單幀覆蓋3?×3?視場(以下稱為一個子天區(qū))。NBS巡天在每個農(nóng)歷十五以及前后各兩天對每個子天區(qū)拍5次,每次曝光180 s。

        為了避免大視場邊緣成像質(zhì)量差,在觀測中采用各相鄰子天區(qū)部分重疊的方法。如圖1所示,共觀測9個子天區(qū),星號是子天區(qū)中心位置,灰色區(qū)域是子天區(qū)之間的重疊部分,重疊區(qū)域?qū)挾仁??,相當(dāng)于將3?×3?的視場均分了9塊,四周的八塊是重疊區(qū)域,子天區(qū)中心外1?~1.5?的區(qū)域可以用相鄰子天區(qū)中心外0.5?~1?的區(qū)域覆蓋,獲得成像質(zhì)量較高的2?×2?天區(qū)。

        圖1 子天區(qū)之間覆蓋示意圖

        目前NBS系統(tǒng)配備有[S II]濾光片、Hα濾光片、[O III]濾光片。濾光片透過率曲線見圖2,具體參數(shù)見表2。

        表2 NBS系統(tǒng)濾光片參數(shù)

        由于本文使用的連續(xù)譜數(shù)據(jù)為盱眙觀測站r波段圖像,所以圖2還包括盱眙觀測站r波段通光曲線,其中盱眙觀測站r波段中心波長為6 240,帶寬為2 500。NBS觀測的天區(qū)為北天區(qū)銀盤(?5?

        圖2 NBS系統(tǒng)濾光片透過率曲線

        圖3 NBS天區(qū)[S II]波段數(shù)據(jù)覆蓋示意圖

        3 數(shù)據(jù)處理流程

        數(shù)據(jù)處理流程包括圖像預(yù)處理、坐標(biāo)定位、測光、流量定標(biāo)、連續(xù)譜扣除、星表和窄波段數(shù)據(jù)成圖。本文的重點部分是流量定標(biāo)和連續(xù)譜扣除。

        3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

        圖像預(yù)處理包括減overscan/Bias改正,除超級天光平場,去除宇宙線及壞像元等。預(yù)處理完成后取中間2?×2?天區(qū)為目標(biāo)圖像。圖4展示了單幅圖像的原始圖以及通過數(shù)據(jù)處理流程完成預(yù)處理的圖像展示。

        圖4 原始圖與預(yù)處理完的圖像對比

        通過天文軟件SCAMP進行天體位置定標(biāo),使用UCAC-4星表進行匹配,該星表覆蓋了V和R波段8~16 mag范圍的主要目標(biāo)天體,天體總數(shù)多達113 780 093個,是一個合并的全天高精度天體測量星表[12]。位置定標(biāo)精度為0.2′′左右,圖5分別給出在赤經(jīng)和赤緯兩方向的誤差統(tǒng)計,分別為 ?α=?0.02′′±0.20′′,?δ=?0.02′′±0.15′′,位置精度決定后面減連續(xù)譜的精度。

        圖5 位置定標(biāo)精度示意圖

        3.2 測光與流量定標(biāo)

        NBS觀測天區(qū)屬于密集星場,測光方法使用孔徑測光和點擴散函數(shù)(PSF)測光??讖綔y光對單個目標(biāo)源具有良好的效果,但是當(dāng)處于密集星場,就會對流量和天光的計算產(chǎn)生影響。PSF測光適用于密集星場,這種情況下PSF測光會比孔徑測光有更高的精度。

        流量定標(biāo)工作是找到儀器流量與標(biāo)準系統(tǒng)下的流量的一個比例關(guān)系,從而將儀器星等轉(zhuǎn)換成標(biāo)準星等。由于在[S II]波段沒有標(biāo)準星,我們就無法得到[S II]波段的標(biāo)準流量,因此也不能求出比例關(guān)系。這里我們提出利用LAMOST光譜數(shù)據(jù)構(gòu)建標(biāo)準星的方法:先改正LAMOST的儀器流量為標(biāo)準流量,再用改正后的標(biāo)準流量與[S II]波段響應(yīng)曲線卷積求和,從而得到[S II]波段的標(biāo)準流量,進而求得[S II]星等、建立[S II]波段的標(biāo)準星星表。具體步驟如下:

        (1)數(shù)據(jù)準備。首先對NBS圖像范圍內(nèi)源的位置坐標(biāo)分別與LAMOST星表、IPHAS星表匹配,篩選出共同目標(biāo)源。其次對目標(biāo)源進行篩選:1)選擇類型為恒星的源,避免類星體被選擇;2)選取信噪比高于30的源,保證源的精度;3)選擇亮于15 mag的F型星。最后保存LAMOST流量數(shù)據(jù)和IPHAS的r波段星等數(shù)據(jù)。

        (2)改正LAMOST相對流量為標(biāo)準流量。IPHAS巡天觀測的r波段星等數(shù)據(jù)可以提供r波段標(biāo)準流量,LAMOST儀器流量和IPHAS的r波段響應(yīng)曲線卷積求和獲得LAMOST在r波段的相對流量,此時得到r波段標(biāo)準流量與儀器流量的定標(biāo)常數(shù),再用原來的儀器流量乘上這個定標(biāo)常數(shù),從而獲得LAMOST在r波段范圍內(nèi)標(biāo)準流量。

        (3)計算[S II]波段標(biāo)準流量。因為NBS的[S II]濾光片波長范圍完全落在r波段波長范圍內(nèi)(如圖6所示),所以我們可以使用LAMOST在r波段的標(biāo)準流量來計算。[SII]波段響應(yīng)曲線通過LAMOST的r波段標(biāo)準流量卷積求和獲得[SII]波段的標(biāo)準流量。

        圖6 [S II]波段標(biāo)準星構(gòu)建

        (4)計算[S II]波段星等,建立[S II]波段標(biāo)準星星表。流量定標(biāo)后測光精度如圖7所示。其中圖7a)是[SII]單幅圖像曝光時間180 s得到的星等和誤差分布圖,5σ處極限星等約17.5 mag。圖7b)是[SII]圖像曝光時間900 s得到的星等和誤差分布圖,5σ處的極限星等可達18.3 mag,曝光時間900 s為5幅180 s圖像疊加。900 s曝光時間的星等基本達到預(yù)期設(shè)計的5σ處18.5 mag的要求。

        圖7 測光精度示意圖

        建立[S II]波段標(biāo)準星,是為了給[S II]波段圖像做流量定標(biāo),便于后期測量發(fā)射線天體的流量。用上述構(gòu)建標(biāo)準星的方法,可以提高窄波段流量定標(biāo)的精度,為測量減連續(xù)譜后發(fā)射線天體的流量計算提供條件。對于做完流量定標(biāo)的寬窄帶圖像,通過相減得到的殘余圖像即為做完流量定標(biāo)的結(jié)果。對于發(fā)射線天體,直接測光即可獲得流量信息。

        3.3 [S II]窄波段圖像扣除連續(xù)譜

        減連續(xù)譜一般把r波段圖像作為連續(xù)譜圖像處理[13],本文使用盱眙觀測站的r波段數(shù)據(jù)作為連續(xù)譜數(shù)據(jù),經(jīng)計算盱眙觀測站的r波段流量中[SII]發(fā)射流量僅占0.25%,所以從[SII]窄波段圖像中減去的r波段圖像中的[SII]流量可以忽略不計。

        3.3.1 天光背景的扣除

        因為夜天光在空間尺度上存在著梯度的分布,對于大視場巡天望遠鏡來說是不能忽略的,所以在做扣除連續(xù)譜時,首先對窄波段圖像進行天光背景信息的扣除。采用圖像減亮源數(shù)據(jù)來獲取天光背景,亮源信息的獲取通過Source Extract軟件(后文簡稱SE軟件),亮源是指數(shù)值高于SE軟件最低探測閾值的源,最低探測閾值由“DETECT_THRESH”參數(shù)設(shè)置,一般設(shè)置為3σ。SE軟件可以提供源探測、源累計探測器計數(shù)、星像輪廓的信息等。圖8展示了圖像減天光背景過程,具體步驟如下。

        (1)獲取亮源位置信息。通過設(shè)置SE配置文件,輸出源累計探測器計數(shù)模式(SEGMENTATION)圖像,圖像信息只包含源的位置信息即亮源位置為源的計數(shù),其他位置數(shù)據(jù)為0,如圖8b)所示。

        (2)扣除亮源信息。對輸出源累計探測器計數(shù)模式圖像做處理,令亮源數(shù)據(jù)為0,背景值為1,之后與原圖像數(shù)據(jù)相乘,完成亮源信息的扣除。

        (3)獲取天光背景。將扣除亮源信息后圖像進行中值平滑處理。對于像NBS這種大尺度圖像,應(yīng)適當(dāng)增大平滑尺度以消除大規(guī)模大幅度的背景變化,該圖像平滑尺度設(shè)置為500 pixel×500 pixel。天光背景如圖8c)所示,在沒有星云的數(shù)據(jù)中該方法可以得到較為均勻的天光背景圖像,避免星云信息的扣除。

        (4)減天光背景。用原始圖像減去天光背景圖像,獲得減完天光背景后的圖像,如圖8d)所示。

        NBS圖像覆蓋銀盤區(qū)域,圖像中大多包含星云,對星云數(shù)據(jù)的提取是一個難點。我們通過調(diào)低SE“DETECT_THRESH”參數(shù),同時增大“DETECTMINAREA”,在得到更多亮星云的信息的同時減少噪點。圖8e)為帶星云的[S II]波段圖像,圖8f)為采用上述方法后得到的背景圖像,可以看到在右上角會偏亮一些,這是因為有星云信息殘留。如果用該圖做背景扣除,會減掉部分星云的信息,對于這種情況,我們從背景圖像中選取沒有星云或星云很暗的區(qū)域(如圖8f)紅色方框等區(qū)域)進行背景擬合,圖8中的g)由f)紅色方框內(nèi)的背景擬合而成。

        圖8 減天光背景結(jié)果示意圖

        3.3.2 連續(xù)譜的扣除

        和以往相比,我國醫(yī)學(xué)技術(shù)呈現(xiàn)出了迅猛發(fā)展的趨勢,在這種情況下,超聲探頭的分辨率有所提升,該設(shè)備在診斷小兒胃腸道病變的診斷中,也被廣泛應(yīng)用。

        為了提高圖像的信噪比,在做連續(xù)譜扣除前,分別對減完背景后兩個波段圖像進行中值平滑,這樣可以使圖像中激波天體結(jié)構(gòu)更清晰。減連續(xù)譜需要精確計算出兩個波段相同源的流量比例因子與星像匹配因子,使兩幅圖像源的流量與星像都精確匹配。流量比例因子相對容易得到,星像匹配目標(biāo)是使兩個波段圖像像源大小調(diào)成一致,小像源通過高斯濾波函數(shù)G(0,σ)擴展為大像源,其中σ高斯核值即為星像匹配因子。因為星像的半高全寬FWHM與高斯函數(shù)的σ成比例關(guān)系,具體表示如下:

        通過調(diào)節(jié)FWHM可實現(xiàn)星像大小的調(diào)整。連續(xù)譜扣除流程示意圖如圖9所示,圖10為減連續(xù)譜過程示意圖。減連續(xù)譜具體步驟如下。

        圖9 減連續(xù)譜流程示意圖

        圖10 減連續(xù)譜過程示意圖

        (1)準備數(shù)據(jù)。使用SE分別對兩個波段數(shù)據(jù)進行測光,獲取坐標(biāo)位置信息、星像的半高全寬(FWHM)、流量等信息。

        (2)星像匹配。分別對兩個波段測得的FWHM畫出分布直方圖,對直方圖進行高斯擬合,擬合出峰值(高斯分布中μ值)對應(yīng)的數(shù)據(jù),分別記為FWHM1和FWHM2,再通過式(1)分別計算出σ1和σ2值,這里我們假設(shè)σ1比σ2大,由高斯分布公式,可以計算星像匹配因子σ: √

        將該匹配因子作為高斯卷積尺度與原圖做高斯卷積,完成兩幅圖像的星像匹配。

        (3)流量匹配。對匹配好星像輪廓的兩幅圖分別測光,相除得到各個源的流量比例因子,畫出流量比例分布直方圖,對直方圖做高斯擬合,得到峰值(高斯分布中μ值)對應(yīng)的數(shù)據(jù)即為流量比例因子。得到的流量比例因子通過與原數(shù)據(jù)相乘,完成兩幅圖像流量值的匹配。

        (4)扣除連續(xù)譜。使用SWARP軟件進行兩幅圖像扣除,SWARP軟件通過兩幅圖像的WCS坐標(biāo)匹配,避免人為調(diào)整像素的位置、圖像旋轉(zhuǎn)等過程,處理速度快,適合處理大批量數(shù)據(jù)。對r波段數(shù)據(jù)取負值,之后通過SWARP軟件將匹配后的兩幅圖像求和,完成連續(xù)譜的扣除。

        實驗結(jié)果如圖10e)所示,在紅色框內(nèi)均能夠看到清晰的纖維狀結(jié)構(gòu),該結(jié)構(gòu)在[S II]窄帶圖像中比較清晰,而在盱眙的r波段圖像中并不明顯。在使用本文批處理扣除連續(xù)譜后,能夠獲得較為清晰的[S II]圖像中的激波結(jié)構(gòu)。我們分別對連續(xù)譜扣除前后的圖像進行測光,未扣除連續(xù)譜的[S II]圖像探測到63 500個源,經(jīng)過連續(xù)譜扣除后的圖像探測到18000多顆源,扣除了原圖像中70%的星。圖11展示了局部區(qū)域的星分布情況,區(qū)域大小為2000 pixel×2000 pixel,原圖像尺寸為7 000 pixel×7000 pixel,在減完連續(xù)譜后的局部圖像能夠看到扣除了大部分星。

        圖11 連續(xù)譜扣除前后局部區(qū)域的星象分布

        由于圖像中包含各種類型恒星,不同類型的恒星在匹配寬帶和窄帶的流量時匹配因子不同,這就會導(dǎo)致圖像中沒有發(fā)射線的恒星不能完全扣除干凈。但我們的目標(biāo)是從海量圖像中,能夠快速尋找出含有發(fā)射線天體的信息,一般具有延展性或纖維狀結(jié)構(gòu)。對于個別亮源信息扣除不完全,其對我們搜尋具有延展結(jié)構(gòu)的發(fā)射線天體影響不是很大。目前該方法已用于搜尋HH天體和超新星遺跡候選體選取等工作中,尋找激波天體候選體的過程如圖12所示。

        圖12 尋找激波天體候選體過程展示

        4 總結(jié)

        本文基于窄波段巡天項目的[SII]波段數(shù)據(jù),提出一種通過自動匹配不同波段流量數(shù)據(jù)與星像輪廓方法,實現(xiàn)[SII]波段大視場圖像批量扣除連續(xù)譜。我們引入了SWARP軟件和Source Extract軟件,SWARP軟件可以自動匹配兩幅圖的天文位置,不需要人為對兩幅圖像的像素與像素進行對齊,避免了這個過程中像素位置調(diào)整和圖像旋轉(zhuǎn);Source Extract軟件能夠快速探測寬、窄圖像中的流量、星像,通過對其流量、星像值做直方圖統(tǒng)計獲得比例因子來完成流量匹配和星像匹配。最后使用SWARP進行圖像相減的批處理工作,相比傳統(tǒng)方法能夠提高效率。根據(jù)實驗結(jié)果,在已減去連續(xù)譜的圖像中,大概70%亮星能被扣除干凈,并且能夠獲取到較為清晰的發(fā)射線天體結(jié)構(gòu)。我們做連續(xù)譜扣除目的是從海量圖像中快速尋找出發(fā)射線天體結(jié)構(gòu),這類結(jié)構(gòu)一般有延展性結(jié)構(gòu),個別亮源信息扣除不完全對我們搜尋具有延展結(jié)構(gòu)的發(fā)射線天體影響不大。我們通過第一步篩選出含有疑似目標(biāo)的候選體之后,在此基礎(chǔ)上繼續(xù)做更為精細的圖像處理,或進行發(fā)射線天體流量的精確測量。目前該方法已用于搜尋HH天體,超新星遺跡候選體選取等工作中。

        目前的方法還存在問題,需要提高與完善。第一,對含大尺度星云圖像提取背景時,部分星云信息殘留在背景中,為了避免將星云信息扣除,我們采用了小區(qū)域背景代替完整背景的方法,但這也產(chǎn)生背景信息不準確的問題,導(dǎo)致減連續(xù)譜的精度不高;第二,圖像中包含各種類型恒星,不同類型的恒星在匹配寬帶和窄帶的流量時匹配因子不同,這就會導(dǎo)致圖像中沒有發(fā)射線的恒星不能完全扣除干凈;第三,對于一些亮源,星像匹配不能做得很好。在今后的工作中,我們會針對以上問題進一步優(yōu)化和完善。

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