[論文レビュー] GaBoDS: The Garching-Bonn Deep Survey; IV. Methods for the Image reduction of multi-chip Cameras

T. Erben, M. Schirmer+22 more|CERN Bulletin|Jan 9, 2005

Adaptive optics and wavefront sensing参考文献 3被引用数 141

ひとこと要約

本論文は、GaBoDS調査からの深紫外コアド・モザイクを用いた弱い重力レンズ研究を目的として最適化された、マルチチップCCDカメラ向けの耐障害性がありモジュラーな画像低減パイプラインを提示する。高度なキャリブレーション、歪み補正、ノイズモデリングにより、アストロメトリックおよびフォトメトリック精度（0.05 mag）を達成しており、多様な機器および観測戦略において実証済みの成功を収めている。

ABSTRACT

We present our image processing system for the reduction of optical imaging data from multi-chip cameras. In the framework of the Garching Bonn Deep Survey (GaBoDS; Schirmer et al. 2003) consisting of about 20 square degrees of high-quality data from WFI@MPG/ESO 2.2m, our group developed an imaging pipeline for the homogeneous and efficient processing of this large data set. Having weak gravitational lensing as the main science driver, our algorithms are optimised to produce deep co-added mosaics from individual exposures obtained from empty field observations. However, the modular design of our pipeline allows an easy adaption to different scientific applications. Our system has already been ported to a large variety of optical instruments and its products have been used in various scientific contexts. In this paper we give a thorough description of the algorithms used and a careful evaluation of the accuracies reached. This concerns the removal of the instrumental signature, the astrometric alignment, photometric calibration and the characterisation of final co-added mosaics. In addition we give a more general overview on the image reduction process and comment on observing strategies where they have significant influence on the data quality.

研究の動機と目的

• 複雑な機器的特徴および幾何的歪みを有する大規模でマルチチップ光学画像データの低減における課題に対処する。
• 広域画像調査からの深紫外コアド・モザイク向けに、均一で効率的かつスケーラブルな画像処理パイプラインを開発する。
• 弱い重力レンズ測定に不可欠な高いアストロメトリックおよびフォトメトリック精度を確保する。
• 深紫外フィールド以外のさまざまな機器および科学的応用にパイプラインを適合可能にする。
• ノイズ特性および画像品質指標を特定し、信頼性の高い源カタログ作成を支援する。

提案手法

• マルチチップカメラからの個々の露光を処理するためのモジュラーなパイプラインアーキテクチャを採用し、バイアスおよびフラットフィールド補正からコアドまでの一連のステップを統合する。
• 広い視野において光学的歪みを補正するための2次元多項式モデルを用い、曲面およびチップのギャップを考慮する。
• 重複するチップ領域における星像のクロス識別を用いて、サブピクセル精度のアストロメトリックアライメントを実施する。
• 標準星を用いたステップバイステップのフォトメトリックキャリブレーションと、各チップごとの相対ゼロポイント補正を組み合わせ、異なる量子効率を補正する。
• 残差マップの角度相関関数を用いてノイズパワー スペクトルをモデリングし、コアド画像のノイズ特性を特徴付ける。
• ギャップや非均一な感度効果を最小限に抑えるためのデイターリングパターンを適用し、コアド品質を最適化する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 複雑な幾何的およびフォトメトリック変動を伴う大規模データセットにおいて、マルチチップカメラ向けの画像低減をどのようにして耐障害的かつ均一に実現できるか？
• RQ2 ギャップおよび光学的歪みを有する複数チップ間で、どのようにしてサブピクセル精度のアストロメトリックアライメントを確保できるか？
• RQ3 個々のチップが異なる量子効率およびゼロポイントを持つ場合、どのようにして正確なフォトメトリックキャリブレーションを実施できるか？
• RQ4 デイターリング戦略が、コアド画像のノイズ特性および最終的な画像品質に与える影響は何か？
• RQ5 その後続の源検出および弱い重力レンズ解析に役立てるために、最終的なコアドモザイクのノイズパワー スペクトルをどのようにして正確にモデリング・特徴付けることができるか？

主な発見

• 標準星との比較および独立測定により、フォトメトリックキャリブレーション精度が約0.05 magに達していることが検証された。
• アストロメトリックアライメントは、弱い重力レンズ研究を支援するのに十分な精度であり、CDFSのような深紫外フィールドでサブピクセル精度が確認された。
• コアドモザイクのノイズパワー スペクトルは、角度相関関数を用いて良好にモデリングされており、残差ノイズおよび画像品質の信頼性のある特徴付けが可能になった。
• 本システムは、CDFSで1バンドあたり100枚を超える露光を含む大規模でマルチエポックのデータセットを効果的に処理し、高精細なコアドモザイクを生成した。
• パイプラインは、シングルおよび2チップカメラを含むさまざまな機器に成功裏に移植されており、広範な適用可能性を示した。
• 非均一な照度効果はフォトメトリック誤差予算に顕著に寄与しているが、波長に依存しない寄与のため、色依存誤差は小さい。