67P /チュリュモフゲラシメンコ彗星の画像における地形構造の検出と分析

フーリエ変換を使用した67P /チュリュモフゲラシメンコ彗星の画像における地形構造の検出と分析
2021年3月1日に提出
ピクセル精度で画像から準周期的なリニアメント構造の自動検出と分析のための方法を提示します。この方法は、フーリエ変換を使用して検出された画像の周波数領域のプロパティを利用します。この方法は、67P /チュリュモフゲラシメンコ彗星のハトホル崖の画像から、核物質の層状化や畝間によって引き起こされるリニアメント構造を検出することを目的として開発されました。私たちの方法を使用して、これらの構造の方向と波長範囲を決定しました。検出されたレイヤリングエッジは、同様の方向、9〜20 mの空間間隔を持ち、画像全体に遍在しています。層状化は、67P彗星の形成と進化に関する情報を提供する彗星核のグローバルな特徴であることを示唆します。溝は画像全体に不均一に分布しています。それらの方向は、ハトホル崖の局所重力ベクトルの方向にほぼ平行であり、層状構造の間隔と同様の間隔があります。畝間は、崖の材料の局所的な下り坂の動きの兆候として解釈されます。開発した手法は、地質層状化、褶曲と断層運動、一般的なテクスチャ解析など、さまざまな準周期構造の検出と解析に広く適用できることを示しています。私たちの方法の適用を容易にするために、この論文には、Matlabで書かれたデモプログラムが付属しています。
キーワード：技術：画像処理–方法：データ分析–彗星：一般–彗星：個体：67P /チュリュモフゲラシメンコ

図1.高速フーリエ変換（FFT）の計算ワークフロー彗星67Pの表面の層を分析するためのアプローチ。 ワークフロー図6から切り抜いた画像の例で示されています。
A：オリジナル画像; B：マスクされた画像のFFT画像（対数表示）。 C：この作品で使用されている方向の慣習、𝛼はの方向を示します
画像の特徴（パネルA）、𝜃はフーリエモードの位置を示します　（パネルB）。 例を示すために、図2の2つのモードを示します。 D：セクターへのFFT分割の概略図（より広いセクターで示されています）
明確にするために重複なし）; E：すべてのセクターが関心のある1つの方向を除いてゼロに設定します（例：関連するリニアメントパネルA）にレイヤーエッジがあり、わかりやすくするために広いセクターで示されています。 F：
に含まれるFFT情報のみを使用して逆変換された画像パネルEに示されている残りのセクター。


図2.の配向と波長の概略図フーリエモード。 ここでは、132 = 169のモードが表示されます。 モードの数は分析された画像のピクセル数に等しい。


図3.ウィンドウマスクをに適用した場合の効果のデモンストレーション画像。 上段：サンプル画像（マスクなし）と対応するFFT漏れ線を示しています。
下段：左画像：上と同じ画像、後ガウスウィンドウマスクとの乗算。 画像の境界は今、同じような明るさです。 敏感な部分を提供する領域の減少に注意してください
FFT中の結果。 右の画像：対応するFFTに漏れ線はありません。


図4.図1Aの角度セクターあたりの累積FFT強度（「強度スペクトル」）。 破線はすべての平均強度を示しますセクター。 セクターの幅は5◦で、重なりは50％です。 によって識別されるマキシマピークフィッティングアルゴリズムは、ヒストグラムの上にラベル付けされています。 要求事項
ピーク検出の場合：最小強度1.5×すべての平均強度　セクター; 最小ピーク間隔15◦; 最小ピーク幅5セクター（つまり、12.5◦50％のオーバーラップのため）。 FFT強度値は、強化するために2乗されましたピーク。


図5.の方向に沿った高速フーリエ変換パワースペクトルフーリエモードをプロットして得られた、図4の3つの強度ピークそれらの強度に対する波長。 モードが優れている波長
強度は、画像の周波数構成に最も強く寄与します。
それらは、線形構造の頻繁に発生する間隔を表します。 この関係をより明確に表すために、波長はメートルに変換されます。
画像の平均空間解像度（1.06 m / px）を使用します。 波長わかりやすくするために、4 m未満（ノイズ）は図から切り取られています。


図6.OSIRISから切り抜かれた画像67P彗星のハトホル崖
画像N20140828T124254563ID30F22。 挿入図では、赤い四角形　彗星核の形状モデル上のハトホルの位置を示します。
白いグリッド線は、メソッドのテストケースに使用される調査領域を示しています（cf.図8A）。