Deep neural networks to improve the dynamic range of Zernike phase-contrast wavefront sensing in high-contrast imaging systems
In high-contrast imaging applications, such as the direct imaging of exoplanets, a coronagraph is used to suppress the light from an on-axis star so that a dimmer, off-axis object can be imaged. To maintain a high-contrast dark region in the image, optical aberrations in the instrument must be minim...
Հիմնական հեղինակներ: | Allan, Gregory, Kang, Iksung, Douglas, Ewan S., N'Diaye, Mamadou, Barbastathis, George, Cahoy, Kerri |
---|---|
Այլ հեղինակներ: | Massachusetts Institute of Technology. Department of Aeronautics and Astronautics |
Ձևաչափ: | Հոդված |
Լեզու: | English |
Հրապարակվել է: |
SPIE
2021
|
Առցանց հասանելիություն: | https://hdl.handle.net/1721.1/136980 |
Նմանատիպ նյութեր
-
Deep residual learning for low-order wavefront sensing in high-contrast imaging systems
: Allan, Gregory, և այլն
Հրապարակվել է: (2021) -
Wavefront sensing in space: flight demonstration II of the PICTURE sounding rocket payload
: Douglas, Ewan S, և այլն
Հրապարակվել է: (2021) -
Direct measurement of Zernike aberration modes with a modal wavefront sensor
: Booth, M
Հրապարակվել է: (2003) -
Modeling coronagraphic extreme wavefront control systems for high contrast imaging in ground and space telescope missions
: Lumbres, Jennifer, և այլն
Հրապարակվել է: (2021) -
Zernike Phase Contrast Cryo-Electron Microscopy and Tomography for Structure Determination at Nanometer and Subnanometer Resolutions
: Murata, Kazuyoshi, և այլն
Հրապարակվել է: (2015)