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南大：从8G到2G，新方法助力天文图像降噪 |《自然-天文学》论文

Springer Nature科研服务 2025-03-11 08:30
文章摘要
本文介绍了南京大学、华南理工大学和紫金山天文台的研究团队在《自然-天文学》上发表的一项研究，该研究提出了一种新的天文图像降噪方法，称为TDR方法。该方法结合了自监督深度学习和回归过程，旨在解决现有深度学习方法在降噪图像偏差或错误定量控制方面的不足。TDR方法通过训练、降噪和回归三个步骤，有效地将太阳磁图的噪声水平从8高斯降低到2高斯，并成功应用于哈勃空间望远镜观测的星系图像，显著提高了图像清晰度。研究表明，TDR方法不仅适用于天文图像处理，还具有广泛的学科应用潜力。
南大：从8G到2G，新方法助力天文图像降噪 |《自然-天文学》论文
查看文献： Astronomical image denoising by self-supervised deep learning and restoration processes
查看期刊：Nature Astronomy
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