一种半自动计算方法用于红外暗云的定位：红外暗云目录
摘要：使用计算机视觉方法来搜索显著对象在天文学中是有用的, 特别是在难以确定对象特征的情况下。我们开发了一种使用轮廓寻找和卷积神经网络(CNN)来搜索斯皮策银河平面调查数据中的红外暗云(IRDCs)的方法。IRDCs在大小、形状、方向和光学深度上有所变化，并且通常位于具有复杂发射的分子云和恒星形成区域附近，这使得IRDCs很难进行可靠的识别。假阳性可能出现在没有发射的区域，而不是在前景的IRDC中。我们实现的轮廓寻找算法在马赛克中找到了大多数封闭的图形，并且我们制定了规则，在让CNNs分析这些图形之前过滤掉一些假阳性。该方法已应用于银河系调查的斯皮策数据中，并且我们构建了一个包括在早期调查中未包括的银河系平面其他部分的IRDC目录。
作者：Jyothish Pari and Joseph L. Hora
论文ID：2003.01122
分类：Instrumentation and Methods for Astrophysics
分类简称：astro-ph.IM
提交时间：2023-08-03