信号／ノイズ比を改善する画像処理

恒星周辺の画像処理方法を変える事で系外惑星や星周円盤内のアームを発見出来るらしい。以下、機械翻訳。
系外惑星と 星周円盤のダイレクト画像処理で 信号／ノイズ比を改善する
要約：我々はポイントと直接の画像処理データの拡張情報提供者 検出 のシグナルノイズ比率（SNR）に改善するよう設計された新しいアルゴリズムを提出します。 我々の方法の斬新な部分はそれがシグナルを持っている最も良いマッチ対応物イメージが容疑をかけられたソース地域から削除した科学イメージの線形の結合を見いだすということです。 イメージ（位置）方法の地域的に最適化された組み合わせに基づいた、アルゴリズムは Matched 位置あるいは MLOCI と呼ばれます。 我々はジェミニ Planet イメージャー（GPI）と近赤外線の Coronagraphic イメージャー（NICI）で入手されたデータを使って新しいアルゴリズムが過去の方法に関してポイントソース 発見 の SNR を３０-４００％改善することができることを示します。 我々は同じく偽の 発見 レートの増加を見いだしません。 候補仲間の場所の事前の知識が MLOCI を使うことを必要とされません。 盲目的でないアプリケーションが要因 ＞ ２によって本当のソースの SNR を増やすように思われる科学イメージの線形の組み合わせを譲るかもしれない間に、それらは高いレートで同じく虚偽の 発見 を譲ることができます。 これは、ボーダーラインの 発見 を確認しようか、あるいはポイント源が前の時代に見いだされるのを再度発見しようとするとき、潜在的な落とし穴です。 我々の調査結果は線形の組み合わせの係数がチューン可能であると考えられるどんな方法でも、例えば位置と主要なコンポーネントの分析（PCA）に適切です。 それで我々は偽の発見レートが、これらのテクニックを使うとき、分析されることを勧めます。