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status_changed: 2012-08-15 08:50:42
type: doctoralThesis
metadata_visibility: show
creators_name: Seidel, Gregor
title: Automatic Detection of Gravitational Lenses in Astronomical Image Data
title_de: Automatische Erkennung von durch den Gravitationslinseneffekt erzeugten Bögen in astronomischen Aufnahmen
ispublished: pub
subjects: 520
divisions: 130001
adv_faculty: af-13
keywords: Astronomy , Gravitational Lensing , Image Processing
cterms_swd: Astronomie
cterms_swd: Gravitationslinse
cterms_swd: Bildverarbeitung
abstract: Strong gravitational lensing can magnify distant sources and also provides a direct probe of the mass density between source and observer. For these reasons, it has become an important tool in astronomy. Among other applications, it is used to constrain cosmological parameters, reconstruct the projected mass distribution of galaxy clusters and study their dynamics. Determining the statistical abundance of background galaxies projected into heavily distorted arcs by galaxy cluster lenses could improve our understanding of large scale structure formation, but arc statistics is particularly difficult due to possibly significant biases in the selection of galaxy cluster lenses. In order to provide a larger, unbiased sample of strong lenses, an efficient, automated arc detection software that uses a novel approach to detect elongated structures in images was developed for this PhD thesis. The new detection algorithm is based on locally coherent features and is capable of detecting even faint arcs with high computational efficiency. Postprocessing algorithms were developed to classify the detections and to remove false positives. For calibration and to determine its sensitivity to arcs of different magnitudes the completed software was applied to simulated images. The application to real ACS images resulted in 24 new galaxy-type lens candidates.
abstract_translated_text: Der starke Gravitationslinseneffekt kann sowohl entfernte Lichtquellen vergrößert abbilden also auch die Massenverteilung zwischen einer entfernten Quelle und dem Beobachter sondieren, und hat sich daher zu einem wichtigen astronomischen Hilfsmittel entwickelt, welches verwendet wird um kosmologische Parameter einzugrenzen, die projizierte Massenverteilung von Galaxienhaufen zu rekonstruieren und deren Dynamik zu analysieren. Die statistischen Anzahldichten von durch den starken Gravitationslinseneffekt an Galaxienhaufen in Bögen projizierten Hintergrundgalaxien zu bestimmen könnte zu unserem Verständniss der kosmologischen Strukturbildung beitragen; diese Bogenstatistik wird durch potentiell erhebliche systematische Effekte in der Auswahl von als Linsen wirkenden Galaxienhaufen aber wesentlich erschwert. Um eine größere Menge von Gravitationslinsen, die nicht durch undefinierte Systematiken belastet ist, bereitzustellen, wurde im Rahmen dieser Doktorarbeit ein effizientes, automatisiertes Bogenerkennungsprogramm und eine neue Methode zur Erkennung von länglichen Strukturen in Bildern entwickelt. Der Detektionsalgorithmus bedient sich dabei lokal kohärenter Strukturen und kann selbst lichtschwache Bögen effizient erkennen. Algorithmen zur weiteren Klassifikation von Detektionen und zur Entfernung von Fehldetektionen wurden ebenfalls entwickelt. Zur Kalibrierung und um die Empfindlichkeit des Programmes auf Bögen mit verschiedenen scheinbaren Helligkeiten zu bestimmen wurde das fertige Programm auf simulierte Bilder angewandt. Die Anwendung auf reale ACS Bilder resultierte in 24 neuen potentiellen galaktischen Gravitationslinsen.
abstract_translated_lang: ger
class_scheme: pacs
class_labels: 98.62.Sb, 95.75.Mn
date: 2009
date_type: published
id_scheme: DOI
id_number: 10.11588/heidok.00010088
ppn_swb: 626119766
own_urn: urn:nbn:de:bsz:16-opus-100887
date_accepted: 2009-11-17
advisor: HASH(0x564e1c473018)
language: eng
bibsort: SEIDELGREGAUTOMATICD2009
full_text_status: public
citation:   Seidel, Gregor  (2009) Automatic Detection of Gravitational Lenses in Astronomical Image Data.  [Dissertation]     
document_url: https://archiv.ub.uni-heidelberg.de/volltextserver/10088/1/thesis_gseidel.pdf