如果不是地球的大气层一直在照片上轰炸宇宙，宇宙看起来会好得多。

即使是世界上最好的地面望远镜获得的图像，由于大气中不断移动的空气袋，也很模糊。虽然看起来无害，但这种模糊模糊了天文图像中物体的形状，有时会导致充满错误的物理测量，而这对于理解我们宇宙的本质至关重要。

现在，西北大学和清华大学的研究人员公布了一项解决这个问题的新策略。该团队采用了一种著名的用于锐化照片的计算机视觉算法，并首次将其应用于地面望远镜的天文图像。研究人员还在模拟数据上训练了人工智能(AI)算法，以匹配Vera C. Rubin天文台的成像参数，因此，当天文台明年开放时，该工具将立即兼容。

虽然天体物理学家已经在使用技术来消除模糊，但经过调整的人工智能驱动算法比现有技术工作得更快，生成的图像更真实。产生的图像是清晰的，更真实的生活。它们也很漂亮——尽管这不是这项技术的目的。

该研究的资深作者、西北大学的艾玛·亚历山大(Emma Alexander)说:“摄影的目标通常是获得漂亮、漂亮的图像。”“但天文图像是用于科学的。通过正确的方法清理图像，我们可以得到更准确的数据。该算法通过计算除去大气，使物理学家能够获得更好的科学测量结果。在一天结束的时候，图像看起来也更好了。”

这项研究将发表在3月30日的《皇家天文学会月报》上。

“这有点像从游泳池底部往上看。水把光推来推去，使其扭曲。当然，大气层的密度要小得多，但这是一个类似的概念。”
——艾玛·亚历山大，计算机科学家

亚历山大是西北大学麦考密克工程学院的计算机科学助理教授，她在那里管理着生物灵感视觉实验室。她与清华大学电气工程专业的本科生、亚历山大实验室的研究实习生李天奥共同领导了这项新研究。

当光从遥远的恒星、行星和星系发出来时，它会在到达我们的眼睛之前穿过地球的大气层。我们的大气层不仅阻挡了某些波长的光，还扭曲了到达地球的光。即使是晴朗的夜空也会有流动的空气影响穿过它的光线。这就是为什么星星会闪烁，以及为什么最好的地面望远镜都位于大气最稀薄的高海拔地区。

亚历山大说:“这有点像从游泳池底部往上看。”“水把光推来推去，使其扭曲。当然，大气层的密度要小得多，但这是一个类似的概念。”

当天体物理学家分析图像以提取宇宙学数据时，模糊成为一个问题。通过研究星系的表观形状，科学家们可以探测到大规模宇宙结构的引力效应，这些结构会使光线在到达地球的途中弯曲。这可能会导致椭圆星系看起来比实际更圆或更伸展。但是大气模糊在某种程度上模糊了图像，扭曲了星系的形状。消除模糊使科学家能够收集准确的形状数据。

“形状的细微差异可以告诉我们宇宙的引力，”亚历山大说。“这些差异已经很难察觉。如果你用地面望远镜观察图像，图像的形状可能是扭曲的。很难知道这是因为引力效应还是大气。”

为了解决这一挑战，Alexander和Li将优化算法与在天文图像上训练的深度学习网络结合起来。在训练图像中，该团队包括了与鲁宾天文台预期成像参数相匹配的模拟数据。与经典方法相比，该工具生成的图像误差降低了38.6%，与现代方法相比，误差降低了7.4%。

当鲁宾天文台明年正式开放时，它的望远镜将开始一项长达十年的深入调查，横跨广阔的夜空。由于研究人员在专门模拟鲁宾即将发布的图像的数据上训练了新工具，它将能够帮助分析调查中备受期待的数据。

对使用该工具感兴趣的天文学家，可以在网上找到开源的、用户友好的代码和附带的教程。

“现在我们把这个工具交给天文专家，”亚历山大说。“我们认为这可能是一种有价值的资源，可以让天空调查获得尽可能真实的数据。”

这项研究，“用展开的即插即用ADMM进行弱引力透镜的星系图像反褶积”，使用了西北大学计算摄影实验室的计算资源。

注：本文由院校官方新闻直译，仅供参考，不代表指南者留学态度观点。