Artigo traduzido de MIT Technology Review
Os astrônomos sabem há muito tempo que a combinação dos dados de várias astrofotografias pode revelar dramaticamente mais detalhes sobre objetos astrofísicos. Então, o que eles descobrem, combinando todas as astrofotografias na internet?
A astrofotografia está atualmente passando por uma revolução, graças ao aumento da disponibilidade de câmeras digitais de alta qualidade e os softwares disponíveis para processar as imagens depois de terem sido tiradas.
Uma vez que fotografias do céu à noite são quase sempre melhores com longas exposições que captam mais luz, esse processamento geralmente envolve a combinação de várias imagens da mesma parte do céu para produzir uma com uma exposição muito mais eficaz.
É tudo simples se você mesmo tira as fotos com a mesma velocidade sob as mesmas circunstâncias. Mas os astrônomos querem fazer melhor.
“O grupo de astrofotografia do Flickr sozinho tem mais de 68.000 imagens”, diz Dustin Lang, da Universidade Carnegie Mellon em Pittsburgh, e um casal de amigos. Estas e outras imagens representam uma vasta fonte de dados ainda não explorados para os astrônomos.
O problema é que é difícil combinar imagens com precisão quando pouco se sabe sobre como elas foram tiradas. Astrônomos tomam muito cuidado para usar equipamentos de imagem em que os pixels produzem um sinal que é proporcional ao número de fótons.
Mas o mesmo não pode ser dito das câmeras digitais amplamente usadas por amadores. Todos os tipos de processos podem acabar influenciando a imagem final.
Assim, qualquer algoritmo que combina-las tem que lidar com essas variações. “Queremos fazer isso sem ter que inferir o processamento (possivelmente altamente não-linear) que foi aplicado a cada imagem, cada uma das quais tem sido destruídas à sua maneira carinhosa por seu criador”, diz Lang e colegas.
Agora, esses caras dizem que decifraram isso. Eles desenvolveram um sistema que combina automaticamente as imagens da mesma parte do céu para aumentar o tempo de exposição efetiva da imagem resultante. E dizem que as imagens combinadas podem rivalizar as de muitos telescópios profissionais.
Eles testaram esta abordagem baixando imagens de dois conhecidos objetos astrofísicos: a galáxia NGC 5907 e o par de galáxias em colisão Messier 51a e 51b.
Para NGC 5907, eles combinaram 4000 imagens do Flickr, 1000 do Bing e 100 do Google. Eles usaram um sistema online chamado astrometry.net que alinha e registra imagens do céu noturno automaticamente e, em seguida, combina as imagens usando o seu novo algoritmo, que eles chamam de Enhance.
Os resultados são impressionantes. Eles dizem que as imagens combinadas de NGC5907 (três últimas imagens) mostram algumas das mesmas características fracas que revelaram uma única imagem tirada com mais de 11 horas de exposição utilizando um telescópio de 50 centímetros (imagem superior esquerda). Todas as imagens revelam o mesmo tipo de detalhes finos, como uma corrente estelar tênue ao redor da galáxia.
A imagem combinada para as galáxias M51 é muito impressionante, levando apenas 40 minutos para produzir em um único processador. Ele revela estruturas estendidas ao redor de ambas as galáxias, que os astrônomos sabem ser os restos de sua interação gravitacional na colisão.
Lang e colegas dizem que estas características fracas são extremamente importantes porque permitem aos astrônomos medir a idade, as proporções de massa, e as configurações orbitais das galáxias envolvidas. Curiosamente, muitas destas características fracas não são visíveis em qualquer uma das imagens originais da Internet. Elas surgem apenas quando imagens são combinadas.
Um potencial problema com algoritmos como esse é que eles precisam ter um bom desempenho a medida que o número de imagens para combinar aumenta. Não é bom se eles ficarem paralisados assim que uma quantidade substancial de dados torna-se disponível.
Nesta contagem, Lang e colegas dizem que os astrônomos podem ficar descansados. O desempenho de seu novo algoritmo Enhance escala linearmente com o número de imagens que tem que combinar. Isso significa que ele deve ter um bom desempenho em grandes conjuntos de dados.
O resultado final é que este tipo de astronomia amadora tem o potencial de causar um grande impacto, uma vez que as imagens resultantes rivalizam com os grandes telescópios.
E ele também pode ser usado para imagens históricas, dizem Lang e colegas. Os Harvard Plate Archives, por exemplo, contêm meio milhão de imagens que remontam à década de 1880. Estas foram todas tiradas com diferentes emulsões, com exposições diferentes e desenvolvidas utilizando diferentes processos. Assim, as todas têm diferentes respostas à luz, que as torna difíceis de comparar.
Esse é exatamente o problema que Lang e colegas têm resolvido utilizando imagens digitais da internet. Portanto, não é difícil imaginar como eles poderiam facilmente combinar os dados dos arquivos de Harvard também.
Um último ponto é que este projeto está aberto a qualquer pessoa que tira astrofotografias. Você pode enviá-las para astrometry.net, onde serão combinadas em um mapa do céu aberto. Em troca, os usuários recebem versões anotadas de suas imagens, bem como a imagem combinada do céu que se relaciona.
Não faz muito tempo que a era dos astrônomos amadores parecia estar chegando ao fim, porque uma nova geração de grandes telescópios e observatórios espaciais estavam produzindo dados que os amadores nunca poderiam esperar para começar.
Tudo o que está mudando agora. Viva o astrônomo amador!
