探索夜空之眼：電腦視覺的銀河系羅盤

在星光閃爍的夜晚，當我們抬頭仰望銀河，可能很難想像這些繁星中蘊含著導航的秘密。然而，最近的一項研究A Computer Vision Milky Way Compass介紹了如何利用電腦視覺的方式分析銀河並進行導航，它不僅是天文學和機器學習領域的創新，也為我們提供了探索自然界和科技應用的全新視角。

這項研究靈感來自於夜行性動物，如蝙蝠和某些昆蟲如Cataglyphis（沙漠螞蟻），它們能夠通過觀察夜空中的星星來導航。研究者們模擬這種自然現象，創建了一種以電腦視覺為基礎的導航系統，這一系統能夠識別和分析天空中的銀河，從而實現精確的定位和導航。

由於大多數城市中無法觀察到銀河系，因此研究團隊使用Stellarium（一款開源星象模擬軟體）生成測試圖像，並模擬不同的觀測條件（如地點、時間和光污染水平）。研究中開發了一系列算法操作來分析圖像，包括：

1. 初步圖像處理：使用Otsu方法將圖像分割為前景（銀河系）和背景（夜空）。

2. 低冗餘小波熵邊緣檢測（LRWEEDA）：這是一種結合了小波變換、Shannon entropy和閾值化的邊緣檢測方法，在此用於檢測銀河系的邊界。

3. Radon Transform：能夠檢測圖像中的直線，此方法在此用於提取銀河系的方向訊息。

以上步驟的目的是從銀河系圖像中計算出一個角度，代表銀河系的方向，並以此來進行導航。最後研究團隊同時進行了模擬及實地測試，在中度光污染條件下仍擁有角度精度優於±2度的結果。

這項研究成功展示如何使用生物的方法和機器視覺技術來檢測和測量銀河系的方向，這對於導航系統是一個新的研究方向。未來的研究可能會考慮使用深度學習以及生物神經網路模擬方法，這些方法可能有更優良的效果且計算成本更低。

圖一、此研究方法的流程圖。展示了從RGB圖像的輸入到計算出角度訊息的整個流程

圖二、利用實際的銀河影像進行分析的結果。第一行：輸入的影像。第二~六行：算法偵測到的銀河範圍及計算出來的角度訊息。

圖三、在不同的時間地點、光汙染等級（LP）下，進行測試的結果。可以看到光害越嚴重，算法的表現越差，但平均誤差仍不超過2度。

撰文：余雪淩

參考資料：

Tao, Y., et al., A Computer Vision Milky Way Compass. Applied Sciences, 2023. 13: p. 6062.