Kvaliteten på de bilder av solen som erhålls från marken begränsas allvarligt av den störande effekten av den turbulenta Jordens atmosfär. Den post-facto korrigeringen av bilderna för att kompensera för närvaron av atmosfären kräver kombinationen av högorder adaptiv optik tekniker, snabba mätningar för att frysa den turbulenta atmosfären och mycket tidskrävande blinda dekonvolution algoritmer. Under milda synförhållanden kan blinda dekonvolutionsalgoritmer producera bilder av häpnadsväckande kvalitet. De kan vara mycket konkurrenskraftiga med dem som erhålls från rymden, med den enorma fördelen av flexibiliteten i instrumenteringen tack vare direkt tillgång till teleskopet. I detta bidrag utnyttjar vi djupinlärningsteknik för att avsevärt påskynda den blinda dekonvolutionsprocessen och producera korrigerade bilder med en topphastighet på 100 bilder per sekund. Vi presenterar två olika arkitekturer som producerar utmärkta bildkorrigeringar med bullerdämpning samtidigt som bildernas fotometriska egenskaper bibehålls. Till följd av detta kan polarimetriska signaler erhållas med standardpolarimetrisk modulering utan någon betydande artefakt. Med de förväntade förbättringarna av datorutrustning och algoritmer räknar vi med att det inom en snar framtid kommer att vara möjligt att korrigera solbilder i realtid på plats.
Ramos m.fl. REF utnyttjar djupinlärningsteknik för att avsevärt påskynda den blinda dekonvolutionsprocessen och producera korrigerade bilder med en topphastighet på 100 bilder per sekund.
Real-time multiframe blind deconvolution of solar images
{'venue': 'A&A 620, A73 (2018)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Physics']}