Resumen La observación de las estrellas es un derecho que la humanidad ha ido perdiendo debido a la contaminación lumínica. En este contexto, el objetivo del presente estudio fue localizar áreas para la observación astronómica a través del procesamiento digital de imágenes nocturnas en Python mediante un algoritmo utilizado en astronomía y la convolución discreta, con lo que se pudieron obtener las localidades con cielos oscuros. En conclusión, se ofrece una herramienta para localizar cielos oscuros en el estado Trujillo (Venezuela).

Abstract Stargazing is a right that humanity has been losing due to light pollution. In this context, my objective was to locate areas for astronomical observation through digital night image processing with Python by implementing an algorithm used in astronomy and discrete convolution to obtain the locations with dark skies. As a result, I was able to provide a tool to locate dark skies in Trujillo state (Venezuela).

ABSTRACT The resolution of astronomical images taken from the ground is severely degraded by the atmosphere. One of the simplest methods for overcoming this problem is tip-tilt (TT) correction. This method is especially valuable for small telescopes, as it enables them to reach their diffraction limit. Unfortunately, the method requires a bright guide star to asses the blurring of astronomical images. In this study we show how various factors influence the feasibility of tip-tilt correction in very small telescopes (≤ 1 m). We evaluate the effect of: (1) the intensity of the guide star, (2) seeing conditions, (3) telescope size and (4) sky background. The results are obtained from data simulated using the Random Wave Vector method. The dependencies presented in this paper can be used to predict the sky coverage of small telescopes with TT correction for a wide range of observational conditions.

RESUMEN La resolución de las imágenes astronómicas obtenidas desde la superficie terrestre se ve fuertemente degradada por la atmósfera. Uno de los métodos más sencillos para superar este problema es la corrección ladeo-inclinación (TT por sus siglas en inglés: Tip-Tilt). Este método es valioso especialmente para telescopios pequeños, pues permite que alcancen su límite de difracción. Sin embargo, el método requiere de una estrella guía brillante para evaluar la degradación de las imágenes. Estudiamos la manera en que varios factores afectan la viabilidad de la corrección TT para telescopios pequeños (≤ 1 m). Evaluamos los efectos de: (1) la magnitud de la estrella guía; (2) la turbulencia atmosférica (el “seeing”); (3) el tamaño del telescopio; y (4) el fondo celeste. Los resultados se obtienen con datos simulados usando el m´etodo del vector de onda al azar. Las dependencias que encontramos pueden ser usadas para predecir la cobertura celeste de telescopios pequeños con corrección TT para una gran variedad de condiciones observacionales.

Propomos um experimento alternativo para verificação da Lei de Malus, assim como para o entendimento dos conceitos de fotometria, polarização e formação de imagem em displays de cristal liquido, usando materiais de baixo custo. O arranjo experimental pode ser introduzido em qualquer grade curricular dos cursos de graduação em física, utilizando ferramentas facilmente acessíveis, como a câmera fotográfica digital, um polarizador removido de um aparelho celular e um monitor LCD de um computador. Uma razoável quantidade de dados fotométricos foi coletada e analisada através de um software de processamento de imagens, verificando com sucesso a Lei de Malus.

An alternative laboratory experiment for verifying Malus's Law, as well as understanding concepts of photometry, polarization and image formation on liquid crystal displays using low cost materials is proposed. The experimental setup could be introduced to any undergraduate curriculum using readily available tools, such as a digital camera, polarizer removed from a cell phone and a LCD laptop screen. A fairly amount of photometric data was collected and analyzed by an astronomical image processing software resulting in a successful verification of Malus's Law.

Se expone un nuevo algoritmo de procesamiento de imágenes para detectar y corregir píxeles anómalos que resalten de manera individual entre sus vecinos en imágenes de una secuencia térmica obtenida a partir de un procedimiento de termografía activa, sin afectar la apariencia global de cada imagen, como ocurre al emplear una estrategia clásica de filtrado espacial. Como resultado principal de este filtrado selectivo, se detectan y reemplazan en un alto porcentaje aquellos píxeles defectuosos de fabricación o por el uso continuo del dispositivo CCD de la cámara infrarroja, lo cual reduce el riesgo de malas interpretaciones en el análisis posterior. Para el desarrollo y prueba del algoritmo propuesto se utilizaron secuencias de video tomadas con una cámara Cincinnati Electronics de indio-antimonio (InSb) para inspeccionar láminas de CFRP (plástico reforzado con fibra de carbono) mediante la técnica de termografía activa. Los resultados del algoritmo se comparan con una lista de píxeles defectuosos dada por el fabricante de la cámara, arrojando un porcentaje de coincidencia de alrededor del 70%. El presente trabajo toma relevancia al considerar que en la literatura científica se encuentran muy pocos estudios en este campo, centrándose la mayoría en el preprocesamiento de imágenes astronómicas; además, en Colombia se está en una etapa de introducción creciente de técnicas de evaluación no destructiva por termografía (ENDT) en amplios sectores industriales que incluyen generación y transmisión de energía, ingenios azucareros y aeronáutica militar, entre otros.

An image processing algorithm detects and replaces abnormal pixels individually, highlighting them amongst their neighbours in a sequence of thermal images without affecting overall texture, like classical filtering does. Bad pixels from manufacture or constant use of a CCD device in an IR camera are thus detected and replaced with a very good success rate, thereby reducing the risk of bad interpretation. Some thermal sequences from CFRP plates, taken by a Cincinnati Electronics InSb IR camera, were used for developing and testing this algorithm. The results were compared to a detailed list of bad pixels given by the manufacturer (about 70% coincidence). This work becomes relevant considering that the number of papers on this subject is low; most of them talk about astronomical image preprocessing. Moreover, thermographic non-destructive testing (TNDT) techniques are gaining popularity in Colombia at introductory levels in industrial sectors such as energy generation and transmission, sugar production and military aeronautics.