拡散モデルによる天体画像の高精度背景推定

土壌探査機の画像観測を対象に、拡散モデルを活用して複雑な背景輝度を自動かつ高精度に推定する手法を提案している。

• 複雑な非一様条件下での従来の背景推定手法の限界を克服することを目的とする。
• ノイズパターンを学習し反復的に再構築するDDPMベースの深層学習フレームワークを構築した。
• 環の隙間領域での背景推定精度を大幅に向上させ、衛星の位置精度も高めた。
• 手動のパラメータ調整が不要であり、多様な天体画像へ汎用的に適用可能である。

原文タイトル: Background Intensity Estimation for Cassini-ISS Image Using Deep Learning-Based Diffusion Model

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