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2026年2月19日，清华大学戴琼海、蔡峥、吴嘉敏共同通讯在Science在线发表题为“Deeper detection limits in astronomical imaging using self-supervised spatiotemporal denoising”的研究论文。该研究提出了时空自监督计算成像模型——星衍 (ASTERIS)攻克极低信噪比下的高保真光子重构难题，突破天文观测深度极限。该研究将詹姆斯·韦伯空间望远镜探测深度提升1个星等找到3倍数量于过往研究的极暗弱高红移候选天体，绘制出迄今最深邃的极致深空星系图像。

清华大学自动化系戴琼海院士、天文系蔡峥副教授、自动化系吴嘉敏副教授为共同通讯作者，清华大学自动化系博士后郭钰铎、张昊，天文系博士生李明宇为共同第一作者。

观测天文学中的成像探测极限决定了在给定仪器和曝光时间下，天体可观测到的暗度。它受仪器噪声、天空背景和光子统计的限制。大口径望远镜和先进仪器可以收集更多光子，减少仪器读出噪声，从而提升成像的信噪比（S/N）。然而，其他背景噪声来源——如黄道发射、银河前景和大气散射—无法通过这些硬件进步来纠正。

软件信号处理算法已被用于提升天文成像中的信噪比。一种广泛采用的方法包括对齐并共同添加多重曝光。如果有M次曝光，且均处于背景主导区间然而，这种方法对深层调查来说收益递减，因为所需的暴露时间随着深度增加而变得难以承受。以詹姆斯·韦伯太空望远镜（JWST）为例，其5σ探测极限（其中σ是噪声的标准差）从31星等提高到32星等（在AB系统中，除非另有说明;数字越大越暗），在F115W波段（该符号表示宽带滤波器中心为1.15微米）中，总曝光时间将从4天增加到大约一个月（17).带平滑核的卷积还可以通过强化局部像素相关性和抑制高频噪声来提高检测极限。然而，平滑方法不可避免地会降低空间分辨率。

ASTERIS 算法的示意概述（图源自Science ）

该研究介绍了天文自监督变压器去噪（ASTERIS）算法，该算法在多重曝光下整合时空信息。对模拟数据的基准测试显示，ASTERIS在90%的完整性和纯度下，在保持点扩散函数和光度精度的同时，将检测限提升1.0等。利用詹姆斯·韦伯太空望远镜（JWST）和斯巴鲁望远镜的数据进行观测验证，识别出此前无法探测到的特征，包括低表面亮度的星系结构和引力透镜弧。应用于深层JWST图像时，ASTERIS识别出的红移数量是之前方法的三倍，约9个星系候选星系，静止系紫外光度亮度降低1.0等。

本研究受国家自然基金委、国家重点研发计划、中国博士后科学基金、新基石科学基金会、清华大学笃实专项、马化腾基金、脑与认知智能北京实验室（北京市教委）等支持。

参考消息：

https://www.science.org/doi/10.1126/science.ady9404

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