NBS窄波段數(shù)據(jù)扣除連續(xù)譜的批處理方法

李 垚，武朝劍，李 彬，莊 芮，趙海斌，姚永強(qiáng)，吳 宏

(1.中國(guó)科學(xué)院 國(guó)家天文臺(tái)，北京100101；2.中國(guó)科學(xué)院大學(xué) 天文與空間科學(xué)學(xué)院，北京100049；3.中國(guó)科學(xué)院 國(guó)家天文臺(tái) 光學(xué)天文重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京100101；4.中國(guó)科學(xué)院 紫金山天文臺(tái)，南京210034；5.中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)，合肥230026；6.北京科技大學(xué)，北京100083)

1 引言

近幾十年來(lái)，針對(duì)銀河系甚至全天的大型多波段測(cè)光、光譜巡天項(xiàng)目相繼開(kāi)展。光學(xué)窄帶成像觀測(cè)能夠獲得發(fā)射線強(qiáng)度，可以得到天體的溫度、元素豐度、星系紅移等物理性質(zhì)，對(duì)研究激波發(fā)射源、超新星遺跡、H II區(qū)、行星狀星云等都有重要的意義[1]。目前已有的窄波段巡天大都是Hα窄帶巡天。角分量級(jí)的巡天主要以SHASSA[2](The Southern H-AlphaSky Survey Atlas)和VTSS[3](The Virginia Tech Spectral-Line Survey)項(xiàng)目為代表。較高空間分辨率的Hα巡天觀測(cè)有1997年英澳天文臺(tái)開(kāi)展的SHS[4](Southern Halpha Survey)，其視場(chǎng)是5.5?×5.5?，其空間分辨率可達(dá)1′′～2′′，2003年完成。之后又開(kāi)展了IPHAS[5](The INT Photometric HαSurvey of the Northern Galactic Plane)Hα巡天項(xiàng)目，望遠(yuǎn)鏡視場(chǎng)較小，為34′×34′，其空間分辨率在1.7′′左右，觀測(cè)了北天球10?寬的銀盤約1 800?天區(qū)。WHAM[6](The Wisconsin HαMapper Survey)完成了赤緯高于?30?的3/4天球的Hα窄帶覆蓋。除了上述窄波段巡天，PTF[7](The Palomar Transient Factory，即帕洛瑪瞬變?cè)垂S)也完成了赤緯高于?25?的3/4天球的Hα窄帶覆蓋。相關(guān)項(xiàng)目具體信息參見(jiàn)表1。

表1 Hα巡天項(xiàng)目

連續(xù)譜的扣除可以從圖像上直觀顯示窄波段圖像中發(fā)射線天體的信息，方便我們對(duì)各類發(fā)射線天體候選體的搜尋，是窄波段圖像數(shù)據(jù)處理中必不可少的一步。傳統(tǒng)窄波段數(shù)據(jù)的連續(xù)譜扣除需要手動(dòng)去調(diào)節(jié)星像位置對(duì)齊，這個(gè)過(guò)程還會(huì)涉及到圖像旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)等問(wèn)題，會(huì)手動(dòng)選擇恒星做流量校準(zhǔn)。早期很多研究甚至是采用人眼進(jìn)行連續(xù)譜和窄波段數(shù)據(jù)對(duì)比，如Bally等人在1995年對(duì)L1228區(qū)域HH雙極噴流、分子外流的研究[8]，以及Wang等人在2003年對(duì)OB1分子云中HH天體觀測(cè)[9]都是采用人眼對(duì)比，這種方式對(duì)于科學(xué)目標(biāo)的認(rèn)證引入了人為因素。之后減連續(xù)譜工作，需要先確定好探測(cè)目標(biāo)區(qū)域，再去進(jìn)行連續(xù)譜扣除，例如Blair和Long 2004年對(duì)M83超新星遺跡進(jìn)行光學(xué)觀測(cè)[10]、Long等人在2019年對(duì)超新星遺跡的觀測(cè)也是限定在NGC 6946范圍內(nèi)[11]。這種方法對(duì)于小范圍天區(qū)和目標(biāo)源是可行的，一旦涉及巡天大數(shù)據(jù)和多天區(qū)觀測(cè)目標(biāo)，對(duì)目標(biāo)候選體的選定則比較繁瑣，因此，本文提出一種批量自動(dòng)化扣除連續(xù)譜的方法，相比傳統(tǒng)方法能夠提高效率。通過(guò)批量連續(xù)譜的扣除，我們可以統(tǒng)一從減完連續(xù)譜圖像中去搜尋疑似的發(fā)射線天體。

本文第2章介紹NBS巡天系統(tǒng)，包括觀測(cè)的臺(tái)址、使用的儀器和進(jìn)展，以及數(shù)據(jù)的介紹；第3章介紹圖像數(shù)據(jù)處理流程，主要介紹連續(xù)譜的扣除；第4章進(jìn)行總結(jié)。

2 NBS巡天簡(jiǎn)介

NBS是針對(duì)北天區(qū)銀盤開(kāi)展的窄波段巡天項(xiàng)目，使用中國(guó)科學(xué)院紫金山天文臺(tái)盱眙觀測(cè)站近地天體望遠(yuǎn)鏡(China Near Earth Object Survey Telescope,CNEOST)。該望遠(yuǎn)鏡采用施密特光學(xué)系統(tǒng)，主鏡口徑120 cm，焦比F/1.8；施密特改正鏡口徑104 cm。配備104×104CCD相機(jī)，像元尺寸13.9 cm，單個(gè)像素對(duì)應(yīng)天空角1.028′′，單幀覆蓋3?×3?視場(chǎng)(以下稱為一個(gè)子天區(qū))。NBS巡天在每個(gè)農(nóng)歷十五以及前后各兩天對(duì)每個(gè)子天區(qū)拍5次，每次曝光180 s。

為了避免大視場(chǎng)邊緣成像質(zhì)量差，在觀測(cè)中采用各相鄰子天區(qū)部分重疊的方法。如圖1所示，共觀測(cè)9個(gè)子天區(qū)，星號(hào)是子天區(qū)中心位置，灰色區(qū)域是子天區(qū)之間的重疊部分，重疊區(qū)域?qū)挾仁??，相當(dāng)于將3?×3?的視場(chǎng)均分了9塊，四周的八塊是重疊區(qū)域，子天區(qū)中心外1?～1.5?的區(qū)域可以用相鄰子天區(qū)中心外0.5?～1?的區(qū)域覆蓋，獲得成像質(zhì)量較高的2?×2?天區(qū)。

圖1 子天區(qū)之間覆蓋示意圖

目前NBS系統(tǒng)配備有[S II]濾光片、Hα濾光片、[O III]濾光片。濾光片透過(guò)率曲線見(jiàn)圖2，具體參數(shù)見(jiàn)表2。

表2 NBS系統(tǒng)濾光片參數(shù)

由于本文使用的連續(xù)譜數(shù)據(jù)為盱眙觀測(cè)站r波段圖像，所以圖2還包括盱眙觀測(cè)站r波段通光曲線，其中盱眙觀測(cè)站r波段中心波長(zhǎng)為6 240，帶寬為2 500。NBS觀測(cè)的天區(qū)為北天區(qū)銀盤(?5?

圖2 NBS系統(tǒng)濾光片透過(guò)率曲線

圖3 NBS天區(qū)[S II]波段數(shù)據(jù)覆蓋示意圖

3 數(shù)據(jù)處理流程

數(shù)據(jù)處理流程包括圖像預(yù)處理、坐標(biāo)定位、測(cè)光、流量定標(biāo)、連續(xù)譜扣除、星表和窄波段數(shù)據(jù)成圖。本文的重點(diǎn)部分是流量定標(biāo)和連續(xù)譜扣除。

3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

圖像預(yù)處理包括減overscan/Bias改正，除超級(jí)天光平場(chǎng)，去除宇宙線及壞像元等。預(yù)處理完成后取中間2?×2?天區(qū)為目標(biāo)圖像。圖4展示了單幅圖像的原始圖以及通過(guò)數(shù)據(jù)處理流程完成預(yù)處理的圖像展示。

圖4 原始圖與預(yù)處理完的圖像對(duì)比

通過(guò)天文軟件SCAMP進(jìn)行天體位置定標(biāo)，使用UCAC-4星表進(jìn)行匹配，該星表覆蓋了V和R波段8～16 mag范圍的主要目標(biāo)天體，天體總數(shù)多達(dá)113 780 093個(gè)，是一個(gè)合并的全天高精度天體測(cè)量星表[12]。位置定標(biāo)精度為0.2′′左右，圖5分別給出在赤經(jīng)和赤緯兩方向的誤差統(tǒng)計(jì)，分別為 ?α=?0.02′′±0.20′′,?δ=?0.02′′±0.15′′，位置精度決定后面減連續(xù)譜的精度。

圖5 位置定標(biāo)精度示意圖

3.2 測(cè)光與流量定標(biāo)

NBS觀測(cè)天區(qū)屬于密集星場(chǎng)，測(cè)光方法使用孔徑測(cè)光和點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)(PSF)測(cè)光?？讖綔y(cè)光對(duì)單個(gè)目標(biāo)源具有良好的效果，但是當(dāng)處于密集星場(chǎng)，就會(huì)對(duì)流量和天光的計(jì)算產(chǎn)生影響。PSF測(cè)光適用于密集星場(chǎng)，這種情況下PSF測(cè)光會(huì)比孔徑測(cè)光有更高的精度。

流量定標(biāo)工作是找到儀器流量與標(biāo)準(zhǔn)系統(tǒng)下的流量的一個(gè)比例關(guān)系，從而將儀器星等轉(zhuǎn)換成標(biāo)準(zhǔn)星等。由于在[S II]波段沒(méi)有標(biāo)準(zhǔn)星，我們就無(wú)法得到[S II]波段的標(biāo)準(zhǔn)流量，因此也不能求出比例關(guān)系。這里我們提出利用LAMOST光譜數(shù)據(jù)構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)星的方法：先改正LAMOST的儀器流量為標(biāo)準(zhǔn)流量，再用改正后的標(biāo)準(zhǔn)流量與[S II]波段響應(yīng)曲線卷積求和，從而得到[S II]波段的標(biāo)準(zhǔn)流量，進(jìn)而求得[S II]星等、建立[S II]波段的標(biāo)準(zhǔn)星星表。具體步驟如下：

(1)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。首先對(duì)NBS圖像范圍內(nèi)源的位置坐標(biāo)分別與LAMOST星表、IPHAS星表匹配，篩選出共同目標(biāo)源。其次對(duì)目標(biāo)源進(jìn)行篩選：1)選擇類型為恒星的源，避免類星體被選擇；2)選取信噪比高于30的源，保證源的精度；3)選擇亮于15 mag的F型星。最后保存LAMOST流量數(shù)據(jù)和IPHAS的r波段星等數(shù)據(jù)。

(2)改正LAMOST相對(duì)流量為標(biāo)準(zhǔn)流量。IPHAS巡天觀測(cè)的r波段星等數(shù)據(jù)可以提供r波段標(biāo)準(zhǔn)流量，LAMOST儀器流量和IPHAS的r波段響應(yīng)曲線卷積求和獲得LAMOST在r波段的相對(duì)流量，此時(shí)得到r波段標(biāo)準(zhǔn)流量與儀器流量的定標(biāo)常數(shù)，再用原來(lái)的儀器流量乘上這個(gè)定標(biāo)常數(shù)，從而獲得LAMOST在r波段范圍內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)流量。

(3)計(jì)算[S II]波段標(biāo)準(zhǔn)流量。因?yàn)镹BS的[S II]濾光片波長(zhǎng)范圍完全落在r波段波長(zhǎng)范圍內(nèi)(如圖6所示)，所以我們可以使用LAMOST在r波段的標(biāo)準(zhǔn)流量來(lái)計(jì)算。[SII]波段響應(yīng)曲線通過(guò)LAMOST的r波段標(biāo)準(zhǔn)流量卷積求和獲得[SII]波段的標(biāo)準(zhǔn)流量。

圖6 [S II]波段標(biāo)準(zhǔn)星構(gòu)建

(4)計(jì)算[S II]波段星等，建立[S II]波段標(biāo)準(zhǔn)星星表。流量定標(biāo)后測(cè)光精度如圖7所示。其中圖7a)是[SII]單幅圖像曝光時(shí)間180 s得到的星等和誤差分布圖，5σ處極限星等約17.5 mag。圖7b)是[SII]圖像曝光時(shí)間900 s得到的星等和誤差分布圖，5σ處的極限星等可達(dá)18.3 mag，曝光時(shí)間900 s為5幅180 s圖像疊加。900 s曝光時(shí)間的星等基本達(dá)到預(yù)期設(shè)計(jì)的5σ處18.5 mag的要求。

圖7 測(cè)光精度示意圖

建立[S II]波段標(biāo)準(zhǔn)星，是為了給[S II]波段圖像做流量定標(biāo)，便于后期測(cè)量發(fā)射線天體的流量。用上述構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)星的方法，可以提高窄波段流量定標(biāo)的精度，為測(cè)量減連續(xù)譜后發(fā)射線天體的流量計(jì)算提供條件。對(duì)于做完流量定標(biāo)的寬窄帶圖像，通過(guò)相減得到的殘余圖像即為做完流量定標(biāo)的結(jié)果。對(duì)于發(fā)射線天體，直接測(cè)光即可獲得流量信息。

3.3 [S II]窄波段圖像扣除連續(xù)譜

減連續(xù)譜一般把r波段圖像作為連續(xù)譜圖像處理[13]，本文使用盱眙觀測(cè)站的r波段數(shù)據(jù)作為連續(xù)譜數(shù)據(jù)，經(jīng)計(jì)算盱眙觀測(cè)站的r波段流量中[SII]發(fā)射流量?jī)H占0.25%，所以從[SII]窄波段圖像中減去的r波段圖像中的[SII]流量可以忽略不計(jì)。

3.3.1 天光背景的扣除

因?yàn)橐固旃庠诳臻g尺度上存在著梯度的分布，對(duì)于大視場(chǎng)巡天望遠(yuǎn)鏡來(lái)說(shuō)是不能忽略的，所以在做扣除連續(xù)譜時(shí)，首先對(duì)窄波段圖像進(jìn)行天光背景信息的扣除。采用圖像減亮源數(shù)據(jù)來(lái)獲取天光背景，亮源信息的獲取通過(guò)Source Extract軟件(后文簡(jiǎn)稱SE軟件)，亮源是指數(shù)值高于SE軟件最低探測(cè)閾值的源，最低探測(cè)閾值由“DETECT_THRESH”參數(shù)設(shè)置，一般設(shè)置為3σ。SE軟件可以提供源探測(cè)、源累計(jì)探測(cè)器計(jì)數(shù)、星像輪廓的信息等。圖8展示了圖像減天光背景過(guò)程，具體步驟如下。

(1)獲取亮源位置信息。通過(guò)設(shè)置SE配置文件，輸出源累計(jì)探測(cè)器計(jì)數(shù)模式(SEGMENTATION)圖像，圖像信息只包含源的位置信息即亮源位置為源的計(jì)數(shù)，其他位置數(shù)據(jù)為0，如圖8b)所示。

(2)扣除亮源信息。對(duì)輸出源累計(jì)探測(cè)器計(jì)數(shù)模式圖像做處理，令亮源數(shù)據(jù)為0，背景值為1，之后與原圖像數(shù)據(jù)相乘，完成亮源信息的扣除。

(3)獲取天光背景。將扣除亮源信息后圖像進(jìn)行中值平滑處理。對(duì)于像NBS這種大尺度圖像，應(yīng)適當(dāng)增大平滑尺度以消除大規(guī)模大幅度的背景變化，該圖像平滑尺度設(shè)置為500 pixel×500 pixel。天光背景如圖8c)所示，在沒(méi)有星云的數(shù)據(jù)中該方法可以得到較為均勻的天光背景圖像，避免星云信息的扣除。

(4)減天光背景。用原始圖像減去天光背景圖像，獲得減完天光背景后的圖像，如圖8d)所示。

NBS圖像覆蓋銀盤區(qū)域，圖像中大多包含星云，對(duì)星云數(shù)據(jù)的提取是一個(gè)難點(diǎn)。我們通過(guò)調(diào)低SE“DETECT_THRESH”參數(shù)，同時(shí)增大“DETECTMINAREA”，在得到更多亮星云的信息的同時(shí)減少噪點(diǎn)。圖8e)為帶星云的[S II]波段圖像，圖8f)為采用上述方法后得到的背景圖像，可以看到在右上角會(huì)偏亮一些，這是因?yàn)橛行窃菩畔埩簟Ｈ绻迷搱D做背景扣除，會(huì)減掉部分星云的信息，對(duì)于這種情況，我們從背景圖像中選取沒(méi)有星云或星云很暗的區(qū)域(如圖8f)紅色方框等區(qū)域)進(jìn)行背景擬合，圖8中的g)由f)紅色方框內(nèi)的背景擬合而成。

圖8 減天光背景結(jié)果示意圖

3.3.2 連續(xù)譜的扣除

和以往相比，我國(guó)醫(yī)學(xué)技術(shù)呈現(xiàn)出了迅猛發(fā)展的趨勢(shì)，在這種情況下，超聲探頭的分辨率有所提升，該設(shè)備在診斷小兒胃腸道病變的診斷中，也被廣泛應(yīng)用。

為了提高圖像的信噪比，在做連續(xù)譜扣除前，分別對(duì)減完背景后兩個(gè)波段圖像進(jìn)行中值平滑，這樣可以使圖像中激波天體結(jié)構(gòu)更清晰。減連續(xù)譜需要精確計(jì)算出兩個(gè)波段相同源的流量比例因子與星像匹配因子，使兩幅圖像源的流量與星像都精確匹配。流量比例因子相對(duì)容易得到，星像匹配目標(biāo)是使兩個(gè)波段圖像像源大小調(diào)成一致，小像源通過(guò)高斯濾波函數(shù)G(0,σ)擴(kuò)展為大像源，其中σ高斯核值即為星像匹配因子。因?yàn)樾窍竦陌敫呷珜扚WHM與高斯函數(shù)的σ成比例關(guān)系，具體表示如下：

通過(guò)調(diào)節(jié)FWHM可實(shí)現(xiàn)星像大小的調(diào)整。連續(xù)譜扣除流程示意圖如圖9所示，圖10為減連續(xù)譜過(guò)程示意圖。減連續(xù)譜具體步驟如下。

圖9 減連續(xù)譜流程示意圖

圖10 減連續(xù)譜過(guò)程示意圖

(1)準(zhǔn)備數(shù)據(jù)。使用SE分別對(duì)兩個(gè)波段數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)光，獲取坐標(biāo)位置信息、星像的半高全寬(FWHM)、流量等信息。

(2)星像匹配。分別對(duì)兩個(gè)波段測(cè)得的FWHM畫出分布直方圖，對(duì)直方圖進(jìn)行高斯擬合，擬合出峰值(高斯分布中μ值)對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)，分別記為FWHM1和FWHM2，再通過(guò)式(1)分別計(jì)算出σ1和σ2值，這里我們假設(shè)σ1比σ2大，由高斯分布公式，可以計(jì)算星像匹配因子σ： √

將該匹配因子作為高斯卷積尺度與原圖做高斯卷積，完成兩幅圖像的星像匹配。

(3)流量匹配。對(duì)匹配好星像輪廓的兩幅圖分別測(cè)光，相除得到各個(gè)源的流量比例因子，畫出流量比例分布直方圖，對(duì)直方圖做高斯擬合，得到峰值(高斯分布中μ值)對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)即為流量比例因子。得到的流量比例因子通過(guò)與原數(shù)據(jù)相乘，完成兩幅圖像流量值的匹配。

(4)扣除連續(xù)譜。使用SWARP軟件進(jìn)行兩幅圖像扣除，SWARP軟件通過(guò)兩幅圖像的WCS坐標(biāo)匹配，避免人為調(diào)整像素的位置、圖像旋轉(zhuǎn)等過(guò)程，處理速度快，適合處理大批量數(shù)據(jù)。對(duì)r波段數(shù)據(jù)取負(fù)值，之后通過(guò)SWARP軟件將匹配后的兩幅圖像求和，完成連續(xù)譜的扣除。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖10e)所示，在紅色框內(nèi)均能夠看到清晰的纖維狀結(jié)構(gòu)，該結(jié)構(gòu)在[S II]窄帶圖像中比較清晰，而在盱眙的r波段圖像中并不明顯。在使用本文批處理扣除連續(xù)譜后，能夠獲得較為清晰的[S II]圖像中的激波結(jié)構(gòu)。我們分別對(duì)連續(xù)譜扣除前后的圖像進(jìn)行測(cè)光，未扣除連續(xù)譜的[S II]圖像探測(cè)到63 500個(gè)源，經(jīng)過(guò)連續(xù)譜扣除后的圖像探測(cè)到18000多顆源，扣除了原圖像中70%的星。圖11展示了局部區(qū)域的星分布情況，區(qū)域大小為2000 pixel×2000 pixel，原圖像尺寸為7 000 pixel×7000 pixel，在減完連續(xù)譜后的局部圖像能夠看到扣除了大部分星。

圖11 連續(xù)譜扣除前后局部區(qū)域的星象分布

由于圖像中包含各種類型恒星，不同類型的恒星在匹配寬帶和窄帶的流量時(shí)匹配因子不同，這就會(huì)導(dǎo)致圖像中沒(méi)有發(fā)射線的恒星不能完全扣除干凈。但我們的目標(biāo)是從海量圖像中，能夠快速尋找出含有發(fā)射線天體的信息，一般具有延展性或纖維狀結(jié)構(gòu)。對(duì)于個(gè)別亮源信息扣除不完全，其對(duì)我們搜尋具有延展結(jié)構(gòu)的發(fā)射線天體影響不是很大。目前該方法已用于搜尋HH天體和超新星遺跡候選體選取等工作中，尋找激波天體候選體的過(guò)程如圖12所示。

圖12 尋找激波天體候選體過(guò)程展示

4 總結(jié)

本文基于窄波段巡天項(xiàng)目的[SII]波段數(shù)據(jù)，提出一種通過(guò)自動(dòng)匹配不同波段流量數(shù)據(jù)與星像輪廓方法，實(shí)現(xiàn)[SII]波段大視場(chǎng)圖像批量扣除連續(xù)譜。我們引入了SWARP軟件和Source Extract軟件，SWARP軟件可以自動(dòng)匹配兩幅圖的天文位置，不需要人為對(duì)兩幅圖像的像素與像素進(jìn)行對(duì)齊，避免了這個(gè)過(guò)程中像素位置調(diào)整和圖像旋轉(zhuǎn)；Source Extract軟件能夠快速探測(cè)寬、窄圖像中的流量、星像，通過(guò)對(duì)其流量、星像值做直方圖統(tǒng)計(jì)獲得比例因子來(lái)完成流量匹配和星像匹配。最后使用SWARP進(jìn)行圖像相減的批處理工作，相比傳統(tǒng)方法能夠提高效率。根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果，在已減去連續(xù)譜的圖像中，大概70%亮星能被扣除干凈，并且能夠獲取到較為清晰的發(fā)射線天體結(jié)構(gòu)。我們做連續(xù)譜扣除目的是從海量圖像中快速尋找出發(fā)射線天體結(jié)構(gòu)，這類結(jié)構(gòu)一般有延展性結(jié)構(gòu)，個(gè)別亮源信息扣除不完全對(duì)我們搜尋具有延展結(jié)構(gòu)的發(fā)射線天體影響不大。我們通過(guò)第一步篩選出含有疑似目標(biāo)的候選體之后，在此基礎(chǔ)上繼續(xù)做更為精細(xì)的圖像處理，或進(jìn)行發(fā)射線天體流量的精確測(cè)量。目前該方法已用于搜尋HH天體，超新星遺跡候選體選取等工作中。

目前的方法還存在問(wèn)題，需要提高與完善。第一，對(duì)含大尺度星云圖像提取背景時(shí)，部分星云信息殘留在背景中，為了避免將星云信息扣除，我們采用了小區(qū)域背景代替完整背景的方法，但這也產(chǎn)生背景信息不準(zhǔn)確的問(wèn)題，導(dǎo)致減連續(xù)譜的精度不高；第二，圖像中包含各種類型恒星，不同類型的恒星在匹配寬帶和窄帶的流量時(shí)匹配因子不同，這就會(huì)導(dǎo)致圖像中沒(méi)有發(fā)射線的恒星不能完全扣除干凈；第三，對(duì)于一些亮源，星像匹配不能做得很好。在今后的工作中，我們會(huì)針對(duì)以上問(wèn)題進(jìn)一步優(yōu)化和完善。