La obtención de imágenes por moteado comprende una gama de técnicas de obtención de imágenes astronómicas de alta resolución basadas en el análisis de un gran número de exposiciones cortas que congelan la variación de la turbulencia atmosférica . Se pueden dividir en el método de desplazamiento y adición (" apilamiento de imágenes ") y los métodos de interferometría por moteado . Estas técnicas pueden aumentar drásticamente la resolución de los telescopios terrestres , pero están limitadas a los objetivos brillantes.
El principio de todas las técnicas es tomar imágenes de objetivos astronómicos con exposiciones muy cortas y luego procesarlas para eliminar los efectos de la visibilidad astronómica . El uso de estas técnicas condujo a una serie de descubrimientos, incluidos miles de estrellas binarias que de otro modo aparecerían como una sola estrella para un observador visual que trabajara con un telescopio de tamaño similar, y las primeras imágenes de fenómenos similares a las manchas solares en otras estrellas. Muchas de las técnicas siguen utilizándose ampliamente en la actualidad, en particular para obtener imágenes de objetivos relativamente brillantes.
La resolución de un telescopio está limitada por el tamaño del espejo principal, debido a los efectos de la difracción de Fraunhofer . Esto da como resultado que las imágenes de objetos distantes se dispersen en un pequeño punto conocido como disco de Airy . Un grupo de objetos cuyas imágenes están más cerca entre sí que este límite aparecen como un solo objeto. Por lo tanto, los telescopios más grandes pueden obtener imágenes no solo de objetos más tenues (porque recogen más luz), sino también de objetos que están más cerca entre sí.
Esta mejora de la resolución se ve frustrada por los límites prácticos impuestos por la atmósfera , cuya naturaleza aleatoria altera la única mancha del disco de Airy en un patrón de manchas de tamaño similar esparcidas sobre un área mucho mayor (véase la imagen adyacente de un sistema binario). Para una visibilidad típica, los límites prácticos de resolución se dan en tamaños de espejo mucho menores que los límites mecánicos para el tamaño de los espejos, es decir, en un diámetro de espejo igual al parámetro de visibilidad astronómica r 0 –unos 20 cm de diámetro para observaciones con luz visible en buenas condiciones. Durante muchos años, el rendimiento de los telescopios estuvo limitado por este efecto, hasta que la introducción de la interferometría speckle y la óptica adaptativa proporcionaron un medio para eliminar esta limitación.
La técnica de imágenes de motas recrea la imagen original mediante técnicas de procesamiento de imágenes . La clave de esta técnica, descubierta por el astrónomo estadounidense David L. Fried en 1966, era tomar imágenes muy rápidas, en cuyo caso la atmósfera queda efectivamente "congelada" en su lugar. [1] En longitudes de onda infrarrojas , los tiempos de coherencia τ 0 son del orden de 100 ms, pero para la región visible caen a tan solo 10 ms. Cuando los tiempos de exposición son más cortos que τ 0 , el movimiento de la atmósfera es demasiado lento para tener un efecto; las motas registradas en la imagen son una instantánea de la visibilidad atmosférica en ese instante. El tiempo de coherencia τ0 = r0/v es una función de la longitud de onda, porque r 0 es una función de la longitud de onda.
La desventaja de esta técnica es que es difícil tomar imágenes con una exposición tan corta y, si el objeto es demasiado tenue, no se capturará suficiente luz para que sea posible el análisis. Los primeros usos de la técnica a principios de la década de 1970 se hicieron en una escala limitada utilizando técnicas fotográficas, pero como la película fotográfica captura solo alrededor del 7% de la luz entrante, solo los objetos más brillantes podían verse de esta manera. La introducción del CCD en astronomía, que captura más del 70% de la luz, redujo el listón de las aplicaciones prácticas en un orden de magnitud y, hoy en día, la técnica se usa ampliamente en objetos astronómicos brillantes (por ejemplo, estrellas y sistemas estelares).
Muchos de los métodos más simples de obtención de imágenes de motas tienen múltiples nombres, en gran parte debido a que astrónomos aficionados reinventan técnicas de obtención de imágenes de motas existentes y les dan nombres nuevos.
Otro uso de esta técnica es en la industria. Al proyectar un láser (cuyo frente de onda suave es una excelente simulación de la luz de una estrella distante) sobre una superficie, el patrón de motas resultante se puede procesar para proporcionar imágenes detalladas de los defectos del material. [2]
El método de desplazamiento y adición (más recientemente, el método de " apilamiento de imágenes ") es una forma de obtención de imágenes de moteado que se utiliza habitualmente para obtener imágenes de alta calidad a partir de varias exposiciones cortas con distintos desplazamientos de la imagen. [5] [6] Se ha utilizado en astronomía durante varias décadas y es la base de la función de estabilización de imagen de algunas cámaras. Las imágenes de exposición corta se alinean utilizando el moteado más brillante y se promedian para dar una única imagen de salida. [7]
El método implica el cálculo de los desplazamientos diferenciales de las imágenes. Esto se logra fácilmente en imágenes astronómicas, ya que se pueden alinear con las estrellas. Una vez que las imágenes están alineadas, se promedian entre sí. Es un principio básico de la estadística que la variación en una muestra se puede reducir promediando los valores individuales. De hecho, cuando se utiliza un promedio, la relación señal-ruido debe aumentarse por un factor de la raíz cuadrada del número de imágenes. Existe una serie de paquetes de software para realizar esto, incluidos IRAF , RegiStax , Autostakkert, Keiths Image Stacker, Hugin e Iris .
En el método de obtención de imágenes afortunadas , solo se seleccionan las mejores exposiciones cortas para calcular el promedio. Las primeras técnicas de desplazamiento y adición alineaban las imágenes según el centroide de la imagen, lo que daba como resultado un índice de Strehl general más bajo .
En 1970, el astrónomo francés Antoine Labeyrie demostró que el análisis de Fourier ( interferometría de moteado ) puede obtener información sobre la estructura de alta resolución del objeto a partir de las propiedades estadísticas de los patrones de moteado. [8] Esta técnica fue implementada por primera vez en 1971 en el Observatorio Palomar (telescopio de 200 pulgadas) por Daniel Y. Gezari, Antoine Labeyrie y Robert V. Stachnick. [9] Los métodos desarrollados en la década de 1980 permitieron reconstruir imágenes simples a partir de esta información del espectro de potencia.
Un tipo más reciente de interferometría de moteado, denominada « enmascaramiento de moteado», implica el cálculo del biespectro o fases de cierre de cada una de las exposiciones cortas. [10] A continuación, se puede calcular el «biespectro medio» y, a continuación, invertirlo para obtener una imagen. Esto funciona especialmente bien utilizando máscaras de apertura . En esta disposición, la apertura del telescopio se bloquea a excepción de unos pocos agujeros que permiten el paso de la luz, lo que crea un pequeño interferómetro óptico con un mejor poder de resolución del que tendría el telescopio de otro modo. Esta técnica de enmascaramiento de apertura fue desarrollada por primera vez por el Cavendish Astrophysics Group . [11] [12]
Una de las limitaciones de esta técnica es que requiere un procesamiento informático extenso de la imagen, algo que era difícil de conseguir cuando se desarrolló por primera vez. Esta limitación ha desaparecido con el paso de los años a medida que ha aumentado la capacidad de procesamiento y, en la actualidad, los ordenadores de sobremesa tienen potencia más que suficiente para convertir ese procesamiento en una tarea trivial.
En biología, la técnica de imágenes de moteado se refiere al submarcado [ aclaración necesaria ] de componentes celulares periódicos (como filamentos y fibras) de modo que, en lugar de aparecer como una estructura continua y uniforme, aparezca como un conjunto discreto de moteados. Esto se debe a la distribución estadística del componente marcado dentro de los componentes no marcados. La técnica, también conocida como moteado dinámico, permite el monitoreo en tiempo real de sistemas dinámicos y el análisis de imágenes de video para comprender los procesos biológicos.
Todas estas imágenes se obtuvieron mediante interferometría infrarroja (AO) o IR (no mediante imágenes de moteado) y tienen una resolución mayor que la que se puede obtener, por ejemplo, con el telescopio espacial Hubble . Las imágenes de moteado pueden producir imágenes con una resolución cuatro veces mejor que estas.