Optimal mitigation of random telegraph noise for improved photometry at high frame rates

技術概要：高フレームレートにおける測光精度向上のためのランダム・テレグラフ・ノイズの最適低減

問題定義
ランダム・テレグラフ・ノイズ（RTN）は、「塩コショウノイズ」またはポップコーンノイズとしても知られ、天文学に用いられるCMOS（相補性金属酸化物半導体）イメージセンサーにおける読み出しノイズの主要な発生源である。科学的CMOS（sCMOS）センサーは一般的に、従来のCCD（電荷結合素子）よりも低い読み出しノイズを提供するが、RTNの存在はこの利点を低下させ、特に高フレームレートおよび低フラックスの応用において顕著である。RTNは、ソースフォロワトランジスタ内のSi/SiO2界面近傍のキャリアトラップによる電子の捕捉と放出に起因する。RTNを有する画素では、バイアスレベルが離散的な状態間で変動し、読み出しノイズ分布に長いテールを生じさせる。これにより、中央値の読み出しノイズが低く保たれていても、二乗平均平方根（RMS）読み出しノイズが著しく増大し、暗い天体に対する信号対雑音比（SNR）が低下する。既存の低減戦略、例えば不良画素のマスク処理や単純な中央値フィルタの適用は、個々の画素に固有のバイアスレベル分布を考慮しないことが多く、点像分布関数（PSF）がアンダーサンプリングされている場合に測光精度を劣化させたり、系統的なバイアスを導入したりする可能性がある。

手法
著者らは、天文機器に使用されている3種類の市販CMOSセンサーを調査した。すなわち、QHY600Mカメラに搭載されたソニーIMX455、QHY42カメラに搭載されたGpixel GSENSE400、およびハママツORCA-Quest 2カメラに搭載されたフェアチャイルド・イメージングHWK4123である。

1. 特性評価：チームは、読み出しノイズを測定しRTN画素を同定するために、何千枚ものバイアスフレームを収集した。非ガウス性のバイアス分布を検出するために、アンダーソン・ダーリング正規性検定を用いた。この検定に合格しなかった画素については、トリプル・ガウスモデルを当てはめてバイアスレベル分布を特徴付け、中心ガウス（平均$\mu_b$、標準偏差$\sigma_r$）とRTNジャンプを表すサイドピーク（振幅$B_1, B_2$、およびジャンプ間隔$d$）のパラメータを抽出した。
2. 補正アルゴリズム：画素ごと、フレームごとのRTNジャンプを同定・補正するための新しいPythonベースのアルゴリズムが開発された。
   • 参照生成：アルゴリズムは、時系列データの場合は時間的中央値、単一フレームの場合は空間的中央値のいずれかを用いて画素の期待信号レベルを推定し、画素固有のバイアスパラメータで調整する。
   • ジャンプ同定：ポアソン・ガウス累積分布関数（CDF）を用いて、ポアソン統計に固有の右歪みを考慮しつつ、画素の信号が期待される中心ガウスから有意に逸脱しているかどうかを判断する有意性閾値（$\alpha = 0.003$）を計算する。
   • 補正：ジャンプが同定された場合、信号をジャンプ大きさ$d$（電子数に変換）だけシフトする。アルゴリズムには、正と負のジャンプの非対称な補正に起因する平均フラックス値の人工的な増大を防ぐためのバイアス補正ステップが含まれている。
3. 検証：著者らは、モンテカルロシミュレーションおよび実天文観測を用いて、提案アルゴリズムを単純な「マスク処理」（RTN画素を不良画素として扱う）と比較した。実世界でのテストには、恒星場の測光およびラス・クンブレス天文台（LCO）の小型望遠鏡ネットワークで観測された小惑星掩蔽事象が含まれた。

主要な貢献

• RTN影響の定量化：本研究は、RTNが総読み出しノイズフロアに寄与する割合を定量化した。ソニーIMX455の場合、RTNはRMS読み出しノイズを$\gtrsim 20\%$増加させる。GSENSE400およびHWK4123では増加幅は小さい（それぞれ$\gtrsim 4\%$および$\gtrsim 2.5\%$）が、超低ノイズ応用においては依然として関連性がある。
• アルゴリズムの開発：著者らは、各RTN画素の固有のバイアスレベル分布および局所的な光子フラックスに適応し、固定閾値法の欠陥を回避する、堅牢な画素ごとの補正アルゴリズムを提示した。
• 比較分析：本論文は、提案された補正アルゴリズムと画素マスク処理との詳細な比較を提供し、アルゴリズムがマスク処理を上回ることを実証した。特に、PSFがアンダーサンプリングされている場合、マスクされた画素が光源の中心付近にある場合、または読み出しノイズがショットノイズと同程度の場合に顕著である。
• オープンソースソフトウェア：著者らは、RTN画素の同定用（rtn_fitter）および補正適用用（rtn_fixer）のスクリプトを含むRTN-Correctorソフトウェアスイートを公開し、これらの技術を天文学コミュニティが利用可能にした。

結果

• シミュレーション：モンテカルロシミュレーションにより、補正アルゴリズムがマスク処理と比較して一貫してSNRを改善することが示された。RTN画素が光源のコア付近に位置する場合、特にアンダーサンプリングされたPSFにおいて、マスク処理はSNRを劣化させることが判明した。
• 恒星測光：IMX455を用いた恒星場の観測において、補正アルゴリズムおよびマスク処理の両方とも、暗い天体（$< 3 e^-$/画素/フレーム）の光度曲線のSNRを平均$>5\%$改善した。補正アルゴリズムは性能の分散が低く絶対測光精度を維持するのに対し、マスク処理は明るさを過小評価する傾向があった。
• 小惑星掩蔽：トロヤ群小惑星アンキセスの掩蔽中に、補正アルゴリズムは光度曲線フィットのRMS残差を$\approx 7\%$低減し、事象中の負のRTNジャンプの不均衡に起因する掩蔽深度の系統的過大評価を補正した。
• センサー固有の特性：本研究は、IMX455が対称的なRTN分布（正および負のジャンプの両方）を示すのに対し、GSENSE400およびHWK4123は高度に非対称な分布（主に正のジャンプ）を示し、ジャンプの大きさが小さいことを指摘した。HWK4123の超低容量設計により、多くの場合RTNジャンプは単一光電子よりも小さくなり、この特定のセンサーに対するポストプロセッシング補正の有効性が制限された。

意義と主張
本論文は、RTNの低減が、読み出しノイズが支配的な高速測光および暗い天体の観測において、sCMOSセンサーの潜在能力を最大限に引き出すために不可欠であると主張している。著者らは、自らのアルゴリズムがRTNによって失われるはずの測光精度を回復する信頼性の高い手法を提供し、単純な画素マスク処理に優る代替手段であると述べている。彼らは、マスク処理が特定の領域（十分にサンプリングされたPSF、読み出しノイズ支配）では有効である一方で、補正アルゴリズムはアンダーサンプリングされたPSFや変化する天体の明るさを含む、より広範な条件で一貫した改善を提供すると強調している。この研究は、RTNを有する検出器を使用する天文学者向けの実用的なツールとして提示されており、ハードウェアの変更を必要とせずにデータ品質を即座に向上させるものである。著者らはまた、放射線損傷がRTNの発生率を増加させることが知られているため、RTN低減は宇宙望遠鏡にとって特に重要であると指摘している。