O objetivo deste projeto é capacitar o estudante para a realização de processamento básico de imagens
astronômicas, oriundas de telescópios terrestres ou espaciais, usando-se de técnicas e plataformas modernas,
desenvolvidas e disponíveis publicamente em Python. A metodologia é geral o suficiente para ser igualmente
útil no processamento de imagens obtidas por qualquer sistema óptico. Espera-se que o estudante tenha
experiência básica em Python.

Ao final do projeto ele deverá ser capaz de:

• reconhecer os diferentes tipos de imagens de calibração instrumental (e.g. bias, dark, flat-field) e sua
utilidade;
• extrair e interpretar informações relevantes do cabeçalho das imagens (i.e. meta-dado);
• usar as imagens de calibração instrumental para processar imagens de ciência, removendo delas o
perfil instrumental;
• aplicar técnicas de aprimoramento de imagens como co-adição, separação em componentes,
decomposição Fourier, convolução e filtragem, para supressão de ruído e/ou aumento de contraste;
• quantificar atributos relevantes das imagens como resolução, profundidade, saturação, alcance
dinâmico, entre outros.

Requisitos: ter cursado métodos computacionais e coeficiente de rendimento acumulado acima de 7.

Os interessados devem contactar o prof. Francisco Maia (ffsmaia@if.ufrj.br)