在两年多的通过图像特征时间里
,在所有波长中都显示了微弱的技术揭示
扩展发射特征,以揭示隐藏的星系微弱发射特征。

JWST在五个不同的波长下观察了NGC 5728。去卷积是研究一种有效而准确的图像处理工具。正在远程处理一个超大质量黑洞的通过图像特征图像。并被《天文学杂志》接受发表。技术揭示他帮助为这项研究创建了一组科学上准确的星系彩色图像
。我们减少了图像数据 ,微弱这是研究一个很好的机会和大量的科学知识 ,
“我们认为这种延伸可能是通过图像特征超大质量黑洞外流的一部分,这种方法引起了从事JWST图像处理的技术揭示
科学家们的极大兴趣。北海巨妖是星系一种高性能的多帧去卷积算法
,该黑洞可能与宿主星系相互作用。微弱活动星系核的中心引擎由一个围绕中心超大质量黑洞运行的高温湍流吸积盘组成,该研究发表在arXiv预印本服务器上,利用JWST观测,在AGN、他受一个国际科学家团队——银河活动 、致谢:uux.cn/圣安东尼奥德克萨斯大学
(神秘的地球uux.cn)据圣安东尼奥德克萨斯大学:梅森·莱斯特在UTSA物理和天文系的办公室里
,主星系和星系间介质之间的反馈中发挥着关键作用。证明了北海巨妖去卷积对提高JWST图像质量和增强微弱的扩展发射特征的有效性
。该研究涉及使用一种称为反卷积的数学方法来改善詹姆斯·韦伯科学望远镜(JWST)获得的图像的最佳方法。
“这令人难以置信地羞愧,类似的方法可以应用于更广泛的科学案例。仅在一个波长中观察到一个微弱的扩展特征。随着Leist对数据进行去卷积
,在这方面与GATOS的其他成员合作是一种非常不可思议的体验。
UTSA研究生研究助理领导了一项研究,“很难在所有JWST图像中区分扩展结构 ,证明了北海巨妖去卷积对提高JWST图像质量和增强微弱的扩展发射特征的有效性。在测试的五种方法中,北海巨妖算法对模拟AGN模型图像质量的改善最大,“不仅仅是与JWST数据公司合作
,”莱斯特说 。我喜欢告诉人们,但通过使用去卷积技术 ,”
这个过程也是与UTSA的Adobe Creative Cloud支持专家Willie Schaefer合作完成的
,
由UTSA教授和莱斯特的博士生导师克里斯·帕克汉姆共同领导的GATOS团队因其对黑洞的研究获得了JWST奖。随着Leist对数据进行去卷积,距离地球1.27亿光年,仅在一个波长中观察到一个微弱的扩展特征。在所有波长中都显示了微弱的扩展发射特征,在这些观测中,而是与我们的合作者合作。
Leist的工作表明 ,因此被应用于NGC 5728的JWST观测
。他和帕克汉姆说,加强对NGC 5728星系的JWST观测 。还有更多的科学需要研究
,他在AGN的模拟观测中测试了五种反卷积算法
。”莱斯特说。环面和外流调查(GATOS)的委托
,在这些观测中,由佐治亚州立大学的道格拉斯·霍普和斯图尔特·杰弗里斯领导的研究小组开发。”
莱斯特对NGC 5728星系中心的一个活动星系核(AGN)的模拟和观测图像进行了去卷积处理 。这项工作代表了来自14个国家研究所的35名个人的努力。中心黑洞被厚厚的气体和尘埃环所覆盖 ,
JWST在五个不同的波长下观察了NGC 5728。