Автоматический поиск гигантских галактик низкой поверхностной яркости

Гигантские галактики низкой поверхностной яркости (gLSB) сложно обнаружить вследствие наличия слабой протяженной периферии, которая слабо заметна на фоне неба. При этом исследование подобных галактик необходимо для уточнения механизмов формирования и эволюции гигантских дисковых галактик. Для увеличения количества известных гигантских галактик низкой поверхностной яркости планируется использовать модели машинного обучения для решения задачи бинарной классификации. Для снижения размерности задачи в качестве обучающих данных предполагается использовать радиальные профили яркости галактик, полученные методом обработки фотометрических fits-изображений галактик обзора HSC2. Для этого была разработа система поточной обработки изображений галактик и проведен изофотный анализ 26008 галактик в визуально проинспектированном раннее квадранте неба, включая 27 gLSB и 13 гигантских дисковых галактик. Все полученные профили были яркости визуализированы на одном графике, вследствие чего был сформулирован критерий для отбора галактик: у потенциально интересных объектов отношение сигнал/шум на расстоянии 30 кпк от центра должно быть не менее 2 в фильтрах g и r для того, чтобы протяженная периферия явно детектировалась на фоне неба.