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Apr 26, 2026
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Date: 2019-06-02 17:10:55
因为专业导论课的期末作业是介绍一个树莓相关的具体领域or方法，所以就挑自己最近最感兴趣的内容写了这篇文章。在查资料的时候，发现天文的可视化在国内暂时还算是一个非常冷门的小领域，而在国外虽然有AstroViz之类的会议，但多数资料也十分零散，然后就突发奇想地打算写一系列的文章来介绍。也算是前一篇文章的具体版。希望能坚持吧！
本文内容：二维、三维天文数据可视化、可视化中的美学处理。以及几个案例：NASA的学习宇宙计划、好莱坞结合的猎户座的三维可视化、最近发布的黑洞照片。以下是正文：
一、引言
天文学是一门严谨的科学，它迅速发展，并每天提供新的成果。由于这些原因，天文学可以为其他自然科学引领方向，并作为一种传播科学的工具，以及科学交流的领跑者。
而在天文学发展中，数据可视化具有重大的作用。不仅针对更好的理论研究，而且也针对普通大众，特别是游戏和娱乐行业。公共和专业领域都需要更好地获取恒星，星系或天文现象的图像和视频。将这些科学数据转化为具有视觉吸引力的产品是科学可视化工作者的任务。可视化可以包括图像，视频和沉浸式产品，例如天文馆圆顶和虚拟现实环境的内容。
其一，对于科学家的理论研究而言，可视化能够把抽象的数据变得更为直观，从而从中更容易发现新的信息与规律，所以可视化有助于天文学家的研究。
再者，天文学家在学术研究的过程中需要互相交流他们的思想，而传播的过程中，除了语言，最直观的方式就是图像和视频的演示。图像和视频是一种特殊的语言。
当从真实的科学数据创建产品时，面临的挑战是以美学上吸引人的方式传达科学信息，并增强对主题的理解。当使用我们眼睛看不到的光波长以及更深奥的天体物理学中的那些主题时，这种平衡特别重要。精心设计的可视化提供了科学上准确的信息。
最后，对于普通大众而言，天文学可视化有助于向群众传播科学家的新思想，让他们能够更以一种通俗易懂的方式来理解科学。这对于科学传播很有帮助，也对于科学教育很有帮助。美丽的天文图像能够让人们思考天文学涉及的哲学问题，包括我们物种的起源和命运以及宇宙中生命的独特性，都能激发人类的想象力。
二、二维天文图像处理
人眼只能看到可见光频段内的信息，而无法看到X射线和红外线，紫外线和伽马射线，因此没有它们任何“颜色”。为了看到不可见的波长，需要对这些其他波长敏感的探测器。
在天文学数据中，存在大量非可见光波段的信息。我们往往在后期将这些光谱信息赋予不同的颜色。
在“不可见”波长处观察的望远镜拍摄的图像有时被称为“假彩色（伪彩色）图像”或“代表性彩色图像”。我们通过选择用于制作它们的颜色来显示重要的细节。颜色选择通常是最能显示数据的组合，以及美学选择。颜色选择用作一种代码，其中颜色可以与来自图像的不同区域的辐射的强度或亮度相关联，或者与发射的能量相关联。
例如，在下图显示的超新星残余仙后座A（Cas A）的黑白钱德拉X射线图像中，较暗的阴影代表最强烈的X射线发射，较浅的灰色阴影代表较少的区域。强烈的发射，白色区域代表几乎没有发射的区域。在中间的黄色和橙色版本中，显示了不同的“颜色代码”。在那里，白色和黄色代表最高X射线强度的区域，橙色到红色区域代表较低强度的区域，黑色代表很少或没有发射。
X射线图像中强度的变化通常与热气体的密度或浓度的变化相关。在该图像中，明亮区域与由膨胀的热气体壳产生的冲击波相关联。
Cas A的版本在右边显示通过从数据中选择不同的X射线能带而构建的图像，并使用颜色代码来表示这些。这种表示可以突出气体中的温度变化，较高的温度与较高的能量X射线相关等。能带和颜色的选择是任意的，但X射线天文学家通常遵循低，中，高的惯例。钱德拉数据的X射线能带分别显示为红色，绿色和蓝色。在该特定图像中，红色，绿色和蓝色分别代表0.3至1.55千伏，1.55至3.34千伏和3.34至10千伏的X射线能带。
三、天文图像的三维可视化重建技术
3.1 科学可视化的概念
科学可视化（scientific visualization）是科学之中的一个跨学科研究与应用领域，主要关注的是三维现象的可视化，重点在于对体、面以及光源等等的逼真渲染，或许甚至还包括某种动态成分。
此类数字型表现形式或数据集可能会是液体流型（fluid flow）或分子动力学之类计算机模拟的输出，或者经验数据（如利用地理学、气象学或天体物理学设备所获得的记录）。
3.2 三维重建技术方面的主题及其在天文学中的应用
三维重建技术方面的主题共有以下：
- 计算机动画
- 计算机模拟（计算机仿真）：计算机对于特定系统模型的模拟
- 界面技术与感知
- 表面与立体渲染
立体渲染，又称为体渲染、体绘制或者立体绘制，指的是一种用于展现三维离散采样数据集之二维投影的技术方法。典型的三维数据集就是利用CT、MRI或PET技术所采集和重建出来的一组二维切片图像。通常情况下，这些图像都是按照某种规则的模式（比如，每毫秒一层）而采集和重建的其中，每个立体元素或者说体素分别采用单独一个取值来表示，而这种取值是通过在相应体素周围毗邻区域采样而获得的。重要的渲染技术方法包括扫描线渲染与栅格化、光线投射、辐射着色、光线跟踪等。
其中，三维重建技术在天文学中有以下应用：例如恒星的形成：——恩佐恒星和银河系模拟之中气体/尘埃密度对数的立体图。其中，高密度区域显示为白色，而密度较低的区域则趋向于蓝色且更为透明。还有引力波：研究人员借助Globus工具箱，利用多台超级计算机，模拟了黑洞碰撞的引力效应。大型恒星的超新星爆炸：关于大型恒星的超新星爆炸的三维辐射流体动力学计算结果。其中，SN 1987A模型爆炸的三维计算采用的是DJEHUTY星体演化代码。
四、天文学可视化的艺术呈现
哈佛大学有一个“美学与天文学项目”（A&A），他们专门研究科学和艺术选择在处理天文数据中的影响。他们采用的图像来自各种空间和地面观测站，包括美国宇航局的钱德拉X射线天文台，哈勃太空望远镜，斯皮策太空望远镜，太阳动力学天文台，超大阵列等等。
对这些数据的评估，将有利于天文图像的电磁波谱中的天文学发展，并可能有助于其他科学学科的数据可视化。
天文学数据涵盖了从无线电波到红外光到X射线和伽马射线的整个电磁波谱 - 其中大部分在没有技术的情况下无法被人眼检测到。收集这些数据后，一名或多名专家（科学家和其他专业人员）必须处理数据以创建图像。因此，天文图像的创建涉及一系列选择。这些选择如何影响对图像背后科学的理解？向非专家表示数据的最佳方式是什么？这些选择应该基于美学，科学的真实性，
在天文数据可视化中，颜色是最基本的选择之一。A&A讨论了在使用这些图像作为科学通信产品的适当性的背景下选择一种颜色而不是另一种颜色。尤其是关注非专业人士如何感知这些图像，以及颜色如何影响他们对科学的信任。
在他们的论文《Processing Color in Astronomical Imagery》中主要研究了这个问题。解决这个问题的调查的第一个项目使用椭圆星系NGC4696为例，它是由X射线、红外线和无线电数据组成的。
该项目不涉及随机化。相反，同一图像的两个版本被呈现给所有的受访者，他们被要求比较这些图像。这两幅图像只在调色板的选择上有所不同；一幅图像中，温度较高的区域显示为红色，而其他较热的元素显示为蓝色。被调查者被问及他们认为哪个形象更具吸引力，哪些形象更具吸引力。整体而言，样本对“蓝色”图像有轻微偏好（53.3%至46.7%），他们认为“红色”图像比“蓝色”图像更热（71.5%至28.5%）。后一个发现特别有趣，因为深空图像通常使用蓝色来代表更热（或更高能）的区域，而红色代表更冷（较低能）的区域。在这种情况下，公众通常会误解这一信息。
由此可见天文学可视化中美学选择对于公众效应的影响。
五、一些天文学可视化的例子
5.1 人类历史上的第一张黑洞图像/CHRIP算法
CHIRP，全称是“使用图像块优先的连续高分辨率图像还原“。
VLBI (长距离的基线干涉测量法)是一种利用一系列相距甚远的望远镜所发射的无线电信号实现同步成像的技术。无线电波的有利之处就是它们能够穿越星际尘埃，不像可见光一样会被阻挡。但是，使用无线电波也存在许多问题。
第一个问题是，无线电波属于长波，它们需要抛物面天线，根据夫琅和费衍射公式theta=1.22lamda/D,波长越长，需要的口径越大。举个例子，目前世上最大的单个抛物面无线电望远镜，直径长达 1,000 英尺，但是它所生成的月球图像，比普通的光学望远镜还要模糊。
如果要得到清晰的成像，我们需要直径达 10,000 千米的望远镜，这是不可能的，因为地球的直径甚至都不到 13,000 千米。所以研究人员采用的方法是将全球不同地点的无线电望远镜收集到的信息整合在一起。但是，即使望远镜的数量有现在的两倍之多，与 10,000 千米直径的抛物面望远镜相比，仍旧有很大的数据量的不足，而这就是CHRIP派上用场的地方。
实现这一技术的挑战在于所重构细粒度的 VLBI 图像需要非常大量稀疏的数据，而这些数据可能含一定的噪声干扰，因而需要利用计算机视觉知识设计图像统计模型来解决这个问题。
在这个算法中，科学家们采用了一种机器学习算法，因为样本非常稀疏，所以任何数量的可能图像都能够同样好地吻合相关数据。他们利用了先验知识，使用了极少量的数据，来获得尽可能精确的图像，合成一张既符合数据描述、又与人们对图像的预期相吻合的图片。
人类历史上第一张黑洞照片
5.2 三维视觉效果下多波段信息的猎户座大星云
来自NASA学习宇宙项目的天文学家和可视化专家（来自美国马里兰州巴尔的摩的空间望远镜科学研究所和加州帕萨迪纳市的加州理工学院团队），通过哈勃空间望远镜和斯皮策空间望远镜的科研数据，通过数字影像重建技术，并结合好莱坞的视效技术，制作出了直观的、细节丰富的多波段星云三维影像。
猎户座大星云三维重建
该可视化的亮点，一是三维视觉效果，二是使用可见光和红外光（一个肉眼可见波段，一个不可见波段）探索猎户座大星云。
可见光观测（来自哈勃太空望远镜）和红外光观测（来自斯皮策太空望远镜）首先在二维图像中进行比较，然后在三维模型中进行比较。红外观测通常显示在星云的较深层处的较冷温度的气体，其远远超出可见图像。此外，红外线展示了许多微弱的恒星，这些恒星主要在较长的波长下发光。影片以这种方式阐释了多波段天文学发现的对比特征。
这些影像叠加了不同层次哈勃空间望远镜和斯皮策空间望远镜影像。哈勃空间望远镜提供了可见光和近红外波段影像，这些影像大约是几千度。斯皮策空间望远镜提供了红外波段影像，这些影像大约是几百度的气体和尘埃，还有在红外波段更易于观测的暗弱的较低质量恒星。
猎户座大星云(视频截图)，左侧为哈勃数据，右侧为斯皮策数据
可视化是NASA的“学习宇宙”计划开发的新一代产品之一。这项工作联系里与美国宇航局天体物理学的科学家和广大群众，让人们可以更好地体验科学，并为自己发现宇宙的奥秘。
团队负责人弗兰克·萨默斯介绍说，“观众通过穿越星云的视效可以更好的了解我们的宇宙。通过增加结构层次，这种穿越观测方式非常利于科学教学和思维启发。”
团队的加州理工大学视效专家罗伯特·赫特介绍说：“人类无法看到的红外影像，通过计算机叠加处理后，展示出不为人感知的宇宙天体结构。”
萨默斯高效渲染了几千万个半透明气体结构的代码，自定义代码允许萨默斯在桌面工作站上运行，而不是在超级计算群集上运行。而且，恒星、原行星盘、弓形波和前方较薄的气体是从平面影像中分离出来的，在渲染后还原回以求真实重现。
从二维哈勃和斯皮策图像开始，萨默斯和赫特与专家合作分析了星云内部的结构。他们首先创建了一个可见光表面，然后是红外功能的底层结构。星云的其他组成部分被分离成图像层并分别建模。这些元素包括恒星，原行星盘，弓形震动和星云前面的薄气体，称为“面纱”。渲染后，这些层和气态星云被带回到一起，形成可视化的效果。
这部电影展示了多波长天文学的力量。它帮助观众了解科学——天文学家如何，以及为何，使用电磁波谱的多个区域来探索和了解我们的宇宙。这也激发了天文学家的兴趣，因为这将显示更深层红外特征的细节。
参考资料
[1]Katherine L. Bouman1 Michael D. Johnson2 Daniel Zoran1 Vincent L. Fish3
Sheperd S. Doeleman2,3 William T. Freeman1,4---《Computational Imaging for VLBI Image Reconstruction》Arxiv 2016
[2]Kimberly K. Arcand1, Megan Watzke1, Travis Rector2, Zoltan G. Levay3, Joseph DePasquale1, & Olivia Smarr4 1Smithsonian Astrophysical Observatory, 60 Garden St, Cambridge, MA 02138, US - 《Processing Color in Astronomical Imagery》,2013
[3]Kimberly Kowal Arcand (SAO) Dr. Robert Hurt (Caltech/IPAC) Dr. Frank Summers (STScI)-NASA's Universe of Learning Science Briefing: 《Visualizing the Universe with NASA Data》（https://media.universe-of-learning.org/）
[4]Smith, L. F., Arcand, K. K., Smith, J. K., Smith, R. K., Bookbinder, J.《 Is That Real? Understanding Astronomical Images. Journal of Media and Communication Studies》, 2015.
[5]Smith, L.S., Smith, J.K, Arcand K.K., Smith, R.K, Bookbinder, J., Keach, K.《Aesthetics and Astronomy: Studying the public’s perception and understanding of imagery from space. 》Science Communication, 2010.
[6]《NASA Space Telescopes Provide a 3D Journey Through the Orion Nebula》-http://hubblesite.org/news_release/news/2018-04
[7]The Scientific Visualization Studio -https://svs.gsfc.nasa.gov/
[8]《how to take a picture of a black hole》-TED演讲