Contributo al PRIN-MIUR 2020 Inverse Problems in the Imaging Sciences (IPIS), come membro dell'unità dell'Università degli Studi di MODENA e REGGIO EMILIA. Con l'applicazione di osservazioni interferometriche al Large Binocular Telescope (LBT). Il raggiungimento di un'elevata risoluzione si ottiene acquisendo immagini differenti dello stesso oggetto astronomico con orientamenti differenti, in modo che l'immagine finale sfocata debba essere recuperata da una opportuna combinazione di tali immagini. il punto di partenza per la deconvoluzione cieca delle immagini da LBT, dove il modello di sfocatura è noto solo approssimativamente. Il principale risultato atteso in questo campo è la progettazione di tecniche di minimizzazione alternate per ricostruire sia l'immagine che le PSF.
Contribution to the PRIN-MIUR 2020 Inverse Problems in the Imaging Sciences (IPIS), come membro dell'unità dell'Università degli Studi di MODENA e REGGIO EMILIA. With application interferometric observations a the Large Binocular Telescope (LBT). The achievement of high resolution is obtained by acquiring different images of the same astronomical object with different orientations, so that the final deblurred image must be recovered by a suitable combination of such images. the starting point for the blind deconvolution of images from LBT, where the blurring model is known only approximately. The main expected result in this field is the design of alternating minimization techniques for reconstructing both the image and the point spread functions.
Tecnologie per Astronomia Ottica ed Infrarossa
Team Summary
15. Personale INAF coinvolto
Numero di partecipanti INAF al progetto: 1
Struttura
Nfte
N0
TI 2022
TI 2023
TI 2024
TD 2022
TD 2023
TD 2024
Nex
Extra
O.A. PADOVA
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Totali
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Fondi a sostegno
21. Totale fondi a disposizione (dato aggregato, k€)
Certi 2022
Certi 2023
Certi 2024
Presunti 2022
Presunti 2023
Presunti 2024
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0
Produzione scientifica e tecnologica
22. Produzione scientifica e tecnologica - Highlights
#
DOI
Descrizione
Azione
1
https://doi.org/10.1007/978-3-030-32882-5_6
Multiple Image Deblurring with High Dynamic-Range Poisson Data
Tipo Sezione di un libro
Autore Marco Prato
Autore Andrea La Camera
Autore Carmelo Arcidiacono
Autore Patrizia Boccacci
Autore Mario Bertero
Curatore Marco Donatelli
Curatore Stefano Serra-Capizzano
Abstract An interesting problem arising in astronomical imaging is the reconstruction of an image with high dynamic range, for example a set of bright point sources superimposed to smooth structures. A few methods have been proposed for dealing with this problem and their performance is not always satisfactory. In this paper we propose a solution based on the representation, already proposed elsewhere, of the image as the sum of a pointwise component and a smooth one, with different regularization for the two components. Our approach is in the framework of Poisson data and to this purpose we need efficient deconvolution methods. Therefore, first we briefly describe the application of the Scaled Gradient Projection (SGP) method to the case of different regularization schemes and subsequently we propose how to apply these methods to the case of multiple image deconvolution of high-dynamic range images, with specific reference to the Fizeau interferometer LBTI of the Large Binocular Telescope (LBT). The efficacy of the proposed methods is illustrated both on simulated images and on real images, observed with LBTI, of the Jovian moon Io. The software is available at http://www.oasis.unimore.it/site/home/software.html.
Data 2019
Lingua en
Catalogo della biblioteca Springer Link
URL https://doi.org/10.1007/978-3-030-32882-5_6
Consultato 3/10/2020, 19:52:44
Extra DOI: 10.1007/978-3-030-32882-5_6
Luogo di edizione Cham
Editore Springer International Publishing
ISBN 978-3-030-32882-5
Pagine 117-140
Serie Springer INdAM Series
Titolo del libro Computational Methods for Inverse Problems in Imaging
Aggiunto in data 3/10/2020, 19:52:44
Modificato in data 3/10/2020, 19:52:44
Tag:
Image reconstruction Numerical optimization Deconvolution
2
10.1088/0004-6256/149/5/175
SPATIALLY RESOLVED M-BAND EMISSION FROM IO'S LOKI PATERA–FIZEAU IMAGING AT THE 22.8 m LBT
Tipo Articolo di periodico specializzato
Autore Albert Conrad
Autore Katherine de Kleer
Autore Jarron Leisenring
Autore Andrea La Camera
Autore Carmelo Arcidiacono
Autore Mario Bertero
Autore Patrizia Boccacci
Autore Denis Defrère
Autore Imke de Pater
Autore Philip Hinz
Autore Karl-Heinz Hofmann
Autore Martin Kürster
Autore Julie Rathbun
Autore Dieter Schertl
Autore Andy Skemer
Autore Michael Skrutskie
Autore John Spencer
Autore Christian Veillet
Autore Gerd Weigelt
Autore Charles E. Woodward
Abstract The Large Binocular Telescope Interferometer mid-infrared camera, LMIRcam, imaged Io on the night of 2013 December 24 UT and detected strong M-band (4.8 μm) thermal emission arising from Loki Patera. The 22.8 m baseline of the Large Binocular Telescope provides an angular resolution of ∼32 mas (∼100 km at Io) resolving the Loki Patera emission into two distinct maxima originating from different regions within Loki’s horseshoe lava lake. This observation is consistent with the presence of a high-temperature source observed in previous studies combined with an independent peak arising from cooling crust from recent resurfacing. The deconvolved images also reveal 15 other emission sites on the visible hemisphere of Io including two previously unidentified hot spots.
Data April 2015
Lingua en
Catalogo della biblioteca Institute of Physics
URL https://doi.org/10.1088%2F0004-6256%2F149%2F5%2F175
Consultato 29/9/2020, 19:02:51
Extra Publisher: IOP Publishing
Volume 149
Pagine 175
Titolo della pubblicazione The Astronomical Journal
DOI 10.1088/0004-6256/149/5/175
Numero di fascicolo 5
Abbreviazione dei titoli di periodici AJ
ISSN 1538-3881
Aggiunto in data 29/9/2020, 19:02:51
Modificato in data 24/11/2020, 14:09:27
Tag:
instrumentation: adaptive optics planets and satellites: individual: Io planets and satellites: surfaces
Informazioni Pubbliche
Astrostatistics techniques: Deconvolution
LINKED TO:
- ADONI
- MAST&R
