Contribuições em Deconvolução e Avaliação de Qualidade de Imagens Rádio-Astronômicas

Nome: RAMÓN GIOSTRI CAMPOS
Tipo: Tese de doutorado
Data de publicação: 20/10/2021
Orientador:

Nomeordem decrescente Papel
EVANDRO OTTONI TEATINI SALLES Orientador

Banca:

Nomeordem decrescente Papel
ALLAN DE MEDEIROS MARTINS Examinador Externo
EVANDRO OTTONI TEATINI SALLES Orientador
FLAVIO GARCIA PEREIRA Examinador Externo
KLAUS FABIAN COCO Examinador Externo
NATANAEL RODRIGUES GOMES Examinador Externo

Resumo: Esta tese se dedica a abordar aspectos da deconvolução de imagens rádio astronômicas captadas pelo processo de síntese de abertura, que é um processo interferométrico no qual a imagem é captada no espaço das frequências e deve ser restaurada no espaço luminoso. Tal restauração da imagem é um problema inverso desafiador face às características do processo
de captura. A deconvolução é a etapa final do processo que gera a imagem reconstruída, e nos últimos 50 anos a comunidade rádio astronômica vem utilizando algoritmos da família CLEAN, seja individualmente ou em associação a outros métodos de deconvolução. Mesmo as versões mais modernas dos algoritmos CLEAN apresentam características indesejadas pela comunidade científica. Neste contexto, esta tese aborda duas dessas características,
que são a deconvolução de luminosidade negativa, fisicamente impossível, e o elevado número de escolhas humanas necessárias ao funcionamento do algoritmo. Foram propostas mudanças no algoritmo CLEAN multi-escalas (MS-CLEAN) cuja supervisão passa a ser feita utilizando a entropia de Shannon para que escalas de pouco interesse fossem retiradas do espaço de busca, evitando-se, ao mesmo tempo, a deconvolução do brilho negativo. O algoritmo proposto foi chamado de Relevant Component CLEAN (RC-CLEAN), que mostrou-se até 4 vezes mais rápido que o MS-CLEAN sem prejuízo da identificação de estruturas e com redução de ruído. Já para a avaliação objetiva do desempenho, utilizou-se as métricas SSIM e P SNR. Para dados simulados, obteve-se a mesma qualidade para o SSIM e ganhos de até 11dB no P SNR do RC-CLEAN. O RC-CLEAN também apresenta resultado semelhante ao obtido pelas ferramentas computacionais de uso dos grandes laboratórios astronômicos utilizando dados reais, sendo tão competitivo quando os algoritmos mais relevantes desta área. Esta pesquisa propôs uma métrica que avalie objetivamente os processos de deconvolução das imagens rádio interferométricas, ou seja, trata-se de um problema no campo de Image Quality Assessment (IQA). Esta área possui
uma grande carência de estudo visto que as métricas objetivas dedicadas a imagens rádio astronômicas foram propostas a mais de 30 anos e sofreram pouca ou nenhuma mudança desde então. Há particular interesse em desenvolver uma métrica objetiva cega (NR) visto que o ground truth geralmente não está disponível para dados reais nesta área. A métrica é
chamada de Restrored-Residual-Image-Metric (RRIM), sendo inspiradas no SSIM visto que esta métrica simula a percepção humana, e apresenta flexibilidade para enfatizar aspectos mais relevante nas imagens rádio astronômicas. A métrica RRIM apresentou um comportamento competitivo frente a métrica NR tradicional da área de rádio astronomia Dynamic Range (DR). Inclusive, na maioria dos casos RRIM apresentou coeficientes de
correlação mais elevados que DR em comparações feitas em relação às métricas SSIM e P SNR. Nos casos em que não foi superior a DR, RRIM foi equivalente.
Palavras-chave: Restauração de Imagens, Imagens Rádio Interferométricas, Deconvolução, CLEAN, Image Quality Assessment.

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