Imágenes de calidad en Astronomía ¿Como las conseguimos?

Imágenes de calidad y procesado de imágenes

En Astronomía, el hecho de conseguir  imágenes de calidad de un cuerpo celeste no es para nada fácil. Pues según la distancia del objeto en cuestión la tarea se vuelve cada vez más compleja. En esta complejidad pasamos desde el más simple algoritmo de procesado de imágenes, hasta el más complejo jamás visto.

En este Artículo trataremos el como conseguir una imagen de calidad mediante lo visto en el apartado anterior. Veremos como se usa el procesado de imágenes y como se crean los algoritmos de manera sencilla, de esta forma nos dejamos de lios. Pues si una cosa tiene el tema que vamos ha tratar hoy es, sin duda, su complejidad, pues este tema va desde el campo de la física al de la informática. Dicho esto, empezamos

¿Qué es el procesado de Imágenes?

En términos  sencillos, el procesado de imágenes trata del conjunto de técnicas aplicadas en imágenes digitales con el objetivo de mejorar la calidad e información de una foto. 

Esta técnica es crucial para esta rama de la ciencia. Ya que, al sacar una foto a algún objeto del espacio, esta se ve difractada y por ende su calidad se reduce muy considerablemente.

Aquí es cuando el procesado de imágenes entra en escena, pues su naturaleza radica en un ámbito de la ciencia bastante interesante. Nos adentramos en el dominio de la frecuencia, ya que para poder limpiar esas difracciones e impurezas necesitamos usar la Transformada de Fourier. Esta, se suele usar para poder descomponer la imagen, filtrarla para quitarle las impurezas y posteriormente usar su inversa para obtener la imagen perfecta. Creando un proceso parecido a este:

Filtrado para Obtener Imágenes de calidad

¿Y qué ejemplos de imágenes de calidad tenemos?

Hay varios ejemplos sobre este tema en concreto, de hecho seguramente habrá una cantidad de ejemplos equivalente al infinito. Aunque si bien el ejemplo que más se identifica a la hora de obtener Imágenes de calidad en Astronomía es el proyecto EHT. Si, hablo del proyecto que obtuvo la famosa foto de un agujero negro conseguida hace justo un año. Y su ejemplo contiene todo lo que necesitamos para entender a la perfección como obtener imágenes de calidad en Astronomía.

La Foto de un Agujero Negro

El año pasado, tras unos duros meses de trabajo constante, logramos lo que a día de hoy es considerado como el descubrimiento del siglo. La foto de un agujero negro supermasivo situado a 50 millones de A. Luz. Sin embargo ¿Como lo hicimos? ¿Como logramos obtener una imagen de calidad como esa de un cuerpo a semejante distancia?

El trabajo de toda una comunidad científica

Este trabajo fue dado por 140 países, que se unieron para hacer historia. Pues estos países lograron simular un radiotelescopio a escala planetaria, creando el EHT (Event Horizon Telescope). Y no solo eso, ya que también se lograron crear los algoritmos necesarios para procesar grandes cantidades de datos, y crear así la famosa imagen.

El EHT (Event Horizon Telescope)

El Event Horizon Telescope, entrando en profundidad, se basa en una red de radiotelescopios distribuida por todo el mundo, simulando así, un telescopio de escala planetaria. Pues con un radiotelescopio común sería imposible tomar la foto. Esto es debido a que las ondas que pasan por los tadiotelescopios son enormes y crean una difracción bastante considerable, haciendo que la foto no sea legible de ninguna manera.
Por eso mismo se usaron varios radiotelescopios a lo largo de todo el globo terrestre, sincronizados unos con otros. Creando así la red de radiotelescopios mundial, el EHT. Una vez lograda la obtención de las fotos en frecuencia se dio el siguiente paso, la creación de los algoritmos para poder obtener así la imagen.
EHT para obtener Imágenes de calidad

Los algoritmos detrás de la foto del agujero negro

Los algoritmos de procesado de imágenes usados para sacar la fotografía fueron, en base, los siguientes:
  1. Algoritmos CLEAN: Trata de limpiar la imagen usando unos algoritmos y parámetros específicos.
  2. Algoritmos RML: Se hace el proceso inverso al algoritmo CLEAN. Usa una deconvolución, haciendo de este problema uno de optimización.
Si bien es cierto, estos algoritmos actuaron como base para sacar la fotografía. A la par que usaron los algoritmos de la Dr. Katie Bouman como cimientos para obtener los algoritmos creados. Pues si en algo se caracteriza está mujer, es en la creación de los cimientos para lograr sacar una imagen de calidad del agujero negro.
Después de usar la base de esos algoritmos, se decidió formar 4 equipos de investigación. Se formaron 2 para los algoritmos CLEAN y otros 2 para los algoritmos RML. Estos equipos, tenían en primera instancia conseguir los algoritmos para obtener Imágenes de calidad del agujero negro y así obtenerla con la mayor precisión posible. Obteniendo, en primera instancia, estos resultados.

El cocktail perfecto para obtener la Imagen

Una vez sacados los algoritmos de procesado de imágenes, se sintetizaron una serie de parámetros dados por los algoritmos CLEAN y RML. De esta forma, podemos conseguir una reconstrucción fiable y óptima de la foto en cuestión.
Por último, al ver que los parámetros son lo suficiente robustos como para no estar condicionados por otras estructuras (como esferas, estrellas, discos, etc), pasamos a la siguiente fase.

La Recta final

En esta última fase, se realizó una foto para cada día de medición, y se pasaron las fotos por los parámetros obtenidos, quedando una única acción que ejercer. Esta acción, fue usar un desenfoque gaussiano para eliminar las discrepancias estadísticas de las fotos obtenidas, como si fuera una especie de filtro. De esta manera, tras desenfocar las imágenes y combinarlas obtenemos la famosa foto. ¡La foto de un agujero Negro!

Imágenes de calidad de un agujero negro

Como hemos podido observar a lo largo de todo el artículo. El proceso de obtención de una imagen de calidad en astronomía no es para nada fácil. Pues estos procesos de toma de datos y creación de algoritmos y parámetros para obtener las fotografías no solo ocurrieron en el ejemplo puesto.  De esta manera logramos obtener no solo una imagen, sino también conocimiento sobre nuestro universo. Pues en una imagen no solo residen una serie de factores que la hacen bella. Esta también ofrece una cantidad de información necesaria para la comprensión del universo que nos rodea.

En definitiva, el uso y mejora de estas especialidades como el procesado de imágenes y con nuevas técnicas como la Inteligencia Artificial hacen de esta, una rama muy flexible. Siendo una rama que ha unido a toda una comunidad científica en pos de descifrar los misterios del universo. Logrando de esta forma una nueva era en el campo de la Astronomía, y por ende, en el de la ciencia.

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