Llovizna (procesamiento de imágenes)

Drizzle (o DRIZZLE ) es un método de procesamiento de imágenes digitales para la reconstrucción lineal de imágenes submuestreadas . Este método se utiliza normalmente para la combinación de imágenes astronómicas y fue desarrollado originalmente para las observaciones del Campo Profundo del Hubble realizadas por el Telescopio Espacial Hubble . El algoritmo, conocido como reconstrucción lineal de píxeles variables o, informalmente, como "Drizzle", conserva la fotometría y la resolución, puede ponderar las imágenes de entrada según la significancia estadística de cada píxel y elimina los efectos de la distorsión geométrica tanto en la forma de la imagen como en la fotometría. Además, es posible utilizar Drizzle para combinar imágenes con tramado en presencia de rayos cósmicos.

El procesamiento por goteo es comúnmente utilizado por astrofotógrafos aficionados, particularmente para procesar grandes cantidades de datos de imágenes planetarias (normalmente varios miles de fotogramas). En aplicaciones de astrofotografía, el procesamiento por goteo también puede utilizarse para recuperar imágenes fijas de mayor resolución a partir de grabaciones de vídeo terrestres. ^{[ 1 ]} Según el astrofotógrafo David Ratledge , «Los resultados obtenidos con el comando DRIZZLE pueden ser espectaculares con instrumentos de aficionados». ^{[ 2 ]}

La óptica de las cámaras suele introducir distorsión geométrica en las imágenes. Las imágenes submuestreadas son frecuentes en astronomía, por ejemplo, porque los diseñadores de instrumentos a menudo se ven obligados a elegir entre muestrear correctamente un campo de visión pequeño y submuestrear uno más grande. Este es un problema particular para el Telescopio Espacial Hubble (HST), donde la óptica corregida puede proporcionar una resolución excelente, pero los detectores solo pueden aprovechar al máximo el poder de resolución del telescopio en un campo de visión limitado. Afortunadamente, gran parte de la información perdida por el submuestreo se puede recuperar. Las técnicas más utilizadas son el desplazamiento y la suma, y ​​el entrelazado.

Drizzle se desarrolló originalmente para combinar las imágenes con tramado del Campo Profundo Norte del Hubble y, desde entonces, se ha utilizado ampliamente para combinar imágenes con tramado tanto de las cámaras del HST como de las de otros telescopios. Drizzle ofrece la versatilidad de la suma y el desplazamiento, manteniendo en gran medida la resolución y las estadísticas de ruido independientes del entrelazado. Drizzle tiene la ventaja de poder procesar imágenes con desplazamientos, rotaciones y distorsiones geométricas prácticamente arbitrarias y, al proporcionarle imágenes de entrada con los mapas de ponderación asociados adecuados, crea una imagen estadísticamente óptima. Drizzle también maneja de forma natural imágenes con datos faltantes, debido, por ejemplo, a la corrupción causada por rayos cósmicos o defectos en el detector.

Originalmente incluido en el paquete del Sistema de Análisis de Datos Científicos del Telescopio Espacial (STSDAS) del ahora obsoleto IRAF , Drizzle (ahora llamado MultiDrizzle) está disponible gratuitamente en el paquete Python Drizzlepac. ^{[ 3 ]} Además de Drizzle, el paquete Drizzlepac ofrece varias tareas auxiliares que facilitan la combinación de datos de imágenes del Telescopio Espacial Hubble . En el Manual de Drizzlepac se proporcionan descripciones detalladas del proceso y tutoriales. ^{[ 4 ]}

Drizzle fue desarrollado en colaboración entre el Instituto Científico del Telescopio Espacial y el Centro Europeo de Coordinación del Telescopio Espacial .

• Fruchter AS y Hook RN, Drizzle: Un método para la reconstrucción lineal de imágenes submuestreadas , PASP , 114, 144.

• La página de Dither/Drizzle en el Instituto Científico del Telescopio Espacial
• Reconstrucción lineal del campo profundo del Hubble , por Fruchter y Hook. Versión web accesible del artículo publicado anteriormente.