Inhalt

Abstract:

In contrast to other natural scientists, astrophysicists cannot experiment with the objects of their interest. With a few exceptions, all knowledge of the physics of objects in the Universe must be obtained from the electromagnetic radiation emitted by them. Besides the analysis of spectra and light curves, the investigation of images of astrophysical sources is therefore one of the most important tools in astrophysics. In addition to images in visible light, imaging instruments are used in all wavelength ranges, i.e., from radio to gamma-rays.

This course is divided into five blocks: Introduction, basic methods of image processing, advanced methods, modern applications, and outlook. The fundamental concept of this on-line course is the close interaction between theory and hands-on exercises using data of ground- and space-based instruments. This happens through the combination of interactive lectures, which cover the theoretical basics, complemented by step-by-step tutorials where the student gets used to data processing, and the implementation and application via Python (JUPYTER notebooks).

Gliederung:

1) Image Acquisition:
   a) Motivation: History of Astronomical Imaging - From the Eye to the Detector;
   b) Atmospheric Transmission: Ground Based vs. Space Based Imaging;
   c) Observing Techniques and Instruments;
   d) Detector Types and CCD Properties;
   e) Imaging across the Electromagnetic Spectrum

2) Image Processing:
   a) Data Formats and Imaging Software;
   b) Basic Methods I: Pixels;
   c) Basic Methods II: Image Operations;
   d) Illustrating Color;
   e) Linear/Non-linear Filters and Convolution;
   f) Image Calibration

3) Advanced Image Processing:
   a) Images in Frequency Space;
   b) Fourier Optics;
   c) Interpolation

4) Modern Applications:
   a) Reduction and Analysis Systems;
   b) Thresholding Methods;
   c) Radio Interferometry;
   d) Image Stacking and Drizzle;
   e) Deconvolution & Maximum Entropy;
   f) Surveys

5) Outlook:
   a) Future Challenges;
   b) Future Facilities;
   c) Imaging in Other Fields

Detaillierter Inhalt:

The aim of the course is to convey a fundamental understanding of imaging methods using examples from modern astronomy, incorporating measurements from ground- and space-based instruments. The students acquire the following qualifications: ability to process and interpret raw-image data, to perform data reduction, image analysis, as well as the application and improvement of processing algorithms. The concepts and methods are not limited to the field of astronomy but applicable to many other areas.

Schwierigkeitsgrad:

Einsteiger

Lehr-/Lernform:

Kurs

Interaktionsformen mit dem System/Betreuer:

E-Mail, Übungsaufgaben

Interaktionsformen mit Mitlernenden:

Chat, Forum

Kursdemo:

zur Kursdemo

Schlagworte:

Bilddatengewinnung und Vorverarbeitung, Image Reconstruction, Bildbearbeitung, Bilddatenreduktion

Nutzung

Zielgruppe:

Naturwissenschaften für FH-Studierende, Naturwissenschaften für Uni-Studierende

Nutzbar im Studiengang:

Uni Würzburg:

Physik, Lehramt Physik, Physics International,
Informatik, Luft- und Raumfahrtinformatik,
Satellite Technology

FAU Erlangen-Nürnberg:

Physik, Elitestudiengang Physik, ingenieurwiss. Studiengänge, Lehramt Physik

LMU München:

Astrophysics, Physik

Geeignet für Berufsfeld:

-

Formale Zugangsvoraussetzungen:

-

Erforderliche Vorkenntnisse:

Grundlegende Kenntnisse der Physik und höherer Mathematik (Differential- und Integralrechnung) auf Gymnasialniveau. Programmierkenntnisse sind vorteilhaft aber nicht zwingend vorausgesetzt.

Erforderliche Vorkenntnisse bzgl. Handhabung der Lernplattform:

-

Verantwortlich

Trägerhochschule:

Uni Würzburg

Anbieter:

Prof. Dr. Jörn Wilms Prof. Dr. Matthias Kadler

Autoren:

Matthias Kadler, Jörn Wilms, Marcus Langejahn

Betreuer:

Prof. Dr. Matthias Kadler Prof. Dr. Jörn Wilms Florian Rösch

Prüfung

Project Report for 'Imaging in Astronomy'

Art der Prüfung:

Projektarbeit

Prüfer:

Prof. Dr. Matthias Kadler

Anmeldeverfahren:

Anmeldung per E-Mail

Prüfungsanmeldefrist:

–

Prüfungsabmeldefrist:

–

Kapazität:

–

Prüfungsdatum:

–

Prüfungszeitraum:

–

Prüfungsdauer:

–

Prüfungsort:

–

Zustündiges Prüfungsamt:

Anerkennung: Heimathochschule

Zugelassene Hilfsmittel:

–

Formale Voraussetzungen für die Prüfungsteilnahme:

–

Inhaltliche Voraussetzungen für die Prüfungsteilnahme:

–

Zertifikat:

Ja (Benoteter Schein)

Anerkennung an folgenden Hochschulen:

Uni Erlangen-Nürnberg (FAU), Uni München (LMU), Uni Würzburg

Sonstige Anerkennung:

noch nicht bekannt

Online-Prüfungsan-/-abmeldung:

Nein

Bemerkung:

Two weeks working time

Erforderliche Technik

Spezielle Software:

Python-Umgebung "Anaconda"

Nutzungsbedingungen

Gebühren:

Nein

Nutzungsentgelte:

für andere Personen als (reguläre) Studenten der vhb Trägerhochschulen nach Maßgabe der Benutzungs- und Entgeltordnung der vhb

Copyright:

-

Hinweise zur Nutzung:

-