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 four blocks: Introduction, basic methods of image processing, advanced methods 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:

Topics:

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) Reduction and Analysis Systems; b) Thresholding Methods; c) Images in Frequency Space; d) Radio Interferometry; e) Image Stacking and Drizzle; f) Deconvolution & Maximum Entropy; g) Surveys

4) 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, 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:

Virtuelle Vorlesung

Interaktionsformen mit dem System/Betreuer:

Übungsaufgaben, E-Mail

Interaktionsformen mit Mitlernenden:

Chat, Forum

Kursdemo:

zur Kursdemo

Schlagworte:

Image Reconstruction, Bilddatenreduktion, Bildbearbeitung, Bilddatengewinnung und Vorverarbeitung

Nutzung

Zielgruppe:

Naturwissenschaften für Uni-Studierende

Nutzbar im Studiengang:

U Wü: Physik, Master

zusätzlich geeignet für die Studiengänge Nanostrukturtechnik, Mathematische Physik und Lehramt Physik

FAU Erlangen: Physik, Bachelor/Master

Geeignet für Berufsfeld:

-

Formale Zugangsvoraussetzungen:

-

Erforderliche Vorkenntnisse:

-

Erforderliche Vorkenntnisse bzgl. Handhabung der Lernplattform:

-

Verantwortlich

Trägerhochschule:

Uni Würzburg

Anbieter:

Prof. Dr. Joern Wilms Prof. Dr. Matthias Kadler

Autoren:

Matthias Kadler

Betreuer:

Alexander Kappes Prof. Dr. Matthias Kadler

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:

Nach Absprache mit dem Prüfer

Prüfungsdauer:

–

Prüfungsort:

–

Zustündiges Prüfungsamt:

Prüfungsamt der Heimathochschule

Zugelassene Hilfsmittel:

–

Formale Voraussetzungen für die Prüfungsteilnahme:

Bitte beachten Sie, dass für eine Verbuchung der Leistung in ihrem Studiengang ggfs. eine zusätzliche Prüfungsanmeldung entsprechend den Regularien Ihrer Heimathochschule erforderlich ist.

Inhaltliche Voraussetzungen für die Prüfungsteilnahme:

–

Zertifikat:

Ja (Benoteter Schein)

Anerkennung an folgenden Hochschulen:

Uni Würzburg, Uni Erlangen-Nürnberg (FAU)

Sonstige Anerkennung:

nicht bekannt

Online-Prüfungsan-/-abmeldung:

Nein

Bemerkung:

–

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:

-