jpg画像からの銀河のSérsicプロファイルの計算

銀河動物園のサイトから提供された画像に基づいて、SDSSからさまざまな銀河のセリアックプロファイルを計算しようとしています。私はこれを、機械学習を使用して銀河の形態を予測するための競争の一環として行っています。この大会で上位にランクされる可能性はないので、助けを求めるのをためらわない。

私はR contourLines関数を使用して銀河の等輝度線を特定し、楕円を各等値線に適合させました。これはうまく機能しているようで、等距離線はほぼ常に楕円によく適合しており、楕円はほぼ同心円です。次に、等I輝度線のピクセル強度とR、対応する楕円の半長軸の長さを考えて、次の形式の方程式を当てはめる必要があります

log I(R) = log I_0 - k * R^(1/n)

単純なアプローチは、両側の対数を取り、OLS回帰を使用することであると思われたため、次の形式のRで線形モデルを近似します。

log(log(I)) ~ log(R)

結果のグラフは適切なフィットを示しましたが、結果のセルシックインデックスnはほとんど常に1未満であり、決して2ほど大きくはありません。私の読書では4以上のインデックスが一般的であるように見えるので、これは正しくないようです。M87の画像は4の近くにはありません。

ログログを取得すると、データが平坦化しすぎて、インデックスの応答が遅くなる可能性があります。ログだけを処理するためにnlsを使用してみましたが、インデックスはあまり移動しませんでした。

画像からセルシック指数を計算するための標準的なソフトウェアまたはアルゴリズムはありますか？私のアルゴリズムが妥当かどうかを確認するために使用できる参照画像はありますか？どのように進めるかについてのいかなる提案も歓迎します。

更新：GALFITとGIM2Dのプログラムが便利そうに見えます。これに一般的に使用される他のソフトウェアはありますか？

画像からセルシック指数を計算するための標準的なソフトウェアまたはアルゴリズムはありますか？

標準ではないと思いますが、Vika et al（2013）は、GALFITの修正版を使用してSersicプロファイルを抽出しました。編集>しかし、あなたはすでにそれを見つけたと思います;-)

私のアルゴリズムが妥当かどうかを確認するために使用できる参照画像はありますか？

Sérsicプロファイルを使用して画像を提供する参考文献が文献にありますが、私が探しているデータベースだとは思いませんでした。

どのように進めるかについてのいかなる提案も歓迎します。

目的に応じて、Sersicインデックスを計算して文学と比較できるようにする必要はありません。分類アルゴリズムの1つの機能にすぎないSersicインデックスが、それよりも異なる形態学的クラスを区別できるほど十分に特徴的である場合。

GalaxyZooが提供する画像から信頼性の高いセルシックインデックスを計算するのは難しいと思います。私が覚えている画像は、銀河の低解像度画像であることがよくあります。

したがって、トレーニングセットとテストセットのセルシックインデックスを計算し、この機能が分類タスクでどれだけうまく機能するかを確認します。

主な問題は、作業しているJPEG画像が既にログスケールされている（または平方根などの他の関数によってスケールされている）ことだと思います。ほとんどの銀河の中心は、外側の領域よりも線形で数桁明るいため、線形輝度を表すJPEG画像（カラーチャネルごとに8ビットしかないため、チャネルごとに256レベルの輝度しか表現できないことに注意してください）明るい中心を示し、外には何も表示しません。だからあなたのフィット感は事実上次のようなものです

log(log(log(I))) ~ log(R)

GALFITおよびGIM2D（または私のImfitコード）のようなプログラムは、FITS天文画像形式の線形強度の2Dグレースケール浮動小数点画像に適合させることを目的としています。（GIM2Dまた、IRAF実行するにはソフトウェアシステムが必要です。）これらはJPEG画像では機能しません。