Государственная главная лаборатория космической пого-ды, Академия наук КНР
Пекин, Китайская Народная Республика
Университет Китайской академии наук
Пекин, Китайская Народная Республика
, Китайская Народная Республика
Пекин, Китайская Народная Республика
Минъаньтуский спектральный радиогелиограф (MUSER) предназначен для наблюдений за Солнцем. В нем используется метод синтеза апертуры для получения изображений Солнца в диапазоне частот 0.4–15 ГГц. MUSER имеет чрезвычайно высокое пространственное, временное и частотное разрешение, превышающее разрешение современных приборов того же типа. Для синтеза апертуры количество антенн ограничено, поэтому фактически получается разреженная выборка компонентов Фурье, что соответствует ситуации, когда обработанное изображение ухудшается искажающим пучком с сильным боковым лепестком в пространственной области. Таким образом, обычно требуется деконволюция, например CLEAN, для визуализации синтеза апертуры для удаления артефактов, вызванных искажающим пучком. Традиционный алгоритм Хёгбома CLEAN основан на предположении, что наблюдаемый объект состоит только из точечных источников. Это предположение не относится к солнечным наблюдениям, в которых солнечный диск представляет собой неточечный источник, содержащий сложные структуры и диффузные объекты. В данной статье мы делаем первую попытку использовать алгоритм последовательного масштабирования CLEAN для изображений MUSER, включая алгоритм CLEAN с переменной разрешающей способностью и вейвлет-CLEAN. Полученные экспериментальные результаты показывают, что алгоритм последовательного масштабирования CLEAN, особенно вейвлет-CLEAN, превосходит традиционный алгоритм CLEAN при меньшем количестве итера-ций и улучшенном качестве изображения. Мы предоставили оптимизированные параметры вейвлета для дальнейшего улучшения производительности алгоритма вейвлет-CLEAN.
MUSER, алгоритм CLEAN с переменной разрешающей способностью, вейвлет-CLEAN, изображение Солнца
1. Bethi N.K., Preto A.J., Stephany S., Faria C., Rosa R.R., Sych R., Sawant H.S. An optimized implementation of the CLEAN method for the BDA. Research Gate. 2004. URL: https://www.researchgate.net/publication/268286641.
2. Bhatnagar S., Cornwell T.J. Scale sensitive deconvolution of interferometric images. Adaptive Scale Pixel (ASP) decomposition. Astron. Astrophys. 2004, vol. 426, pp. 747–754. DOI: 10.1051/0004-6361:20040354.
3. Carilli C.L., Taylor G.B., Perley R.A. Synthesis imaging in radio astronomy II. A Collection of Lectures from the Sixth NRAO/NMIMT Synthesis Imaging Summer School. ASP Conf. Ser. 1999, vol. 180.
4. Cheng J., Xu L., Yu X., Chen L., Wang W., Yan Y. Auto-flag the baseline for Mingantu Spectral Radioheliograph with LSTM. IEEE Visual Communications and Image Processing (VCIP). St. Petersburg, FL, USA, 2017а. DOI: 10.1109/VCIP.2017.8305098.
5. Cheng J., Xu L., Lu Z., Zhao D. Application of Wavelet CLEAN for Mingantu Spectral Radioheliograph Imaging. IEEE ISPACS. Xiamen, China, 2017b. DOI: 10.1109/ISPACS. 2017.8266450.
6. Clark B.G. An efficient implementation of the algorithm CLEAN. Astronomy and Astrophysics. 1980, vol. 89, no. 3, p. 377. DOI: 10.1007/BF00167710.
7. Cornwell T.J. Multiscale CLEAN deconvolution of radio synthesis images. IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing. 2008, vol. 2, iss. 5, pp. 793–801. DOI: 10.1109/ JSTSP.2008.2006388.
8. Dong Z., Xu L., Cheng L.J., et al. Multi-Scale CLEAN deconvolution for solar radio imaging with Mingantu Spectral Radioheliograph (MUSER). IEEE ISPACS. Xiamen, China, 2017.
9. Grechnev V.V., Lesovoi S.V., Kochanov A.A., Uralov A.M., Altyntsev A.T., Gubin A.V., et al. Multi-instrument view on solar eruptive events observed with the Siberian Radioheliograph: From detection of small jets up to development of a shock wave and CME. J. Atmos. Solar-Terr. Phys. 2018. vol. 174, pp. 46–65. DOI: 10.1016/j.jastp.2018.04.014.
10. Högbom J.A. Aperture synthesis with a non-regular distribution of interferometer baselines. Astronomy and Astrophysics Supplement Series, 1974, vol. 15, p. 417.
11. Horiuchi S., Kameno S., Ohishi M. Developing a wavelet CLEAN algorithm for radio-interferometer imaging. Astronomical Data Analysis Software and Systems X, ASP Conf. Ser. 2001. vol. 238, p. 529.
12. Keel W.C. The optical continua of extragalactic radio jets. Astrophys. J. 1988, vol. 329, p. 532.
13. Kerdraon A., Delouis J.M. The Nancay Radioheliograph. Coronal Physics from Radio and Space Observations: Proc. CESRA Workshop. Nouan le Fuzelier, France, 3–7 June 1996. Springer Berlin Heidelberg. 1997, vol. 483, pp. 192–201. DOI: 10.1007/BFb0106458.
14. Kochanov A.A., Anfinogentov S.A., Prosovetsky D.V., Rudenko G.V., Grechnev V.V. Imaging of the solar atmosphere by the Siberian Solar Radio Telescope at 5.7 GHz with an enhanced dynamic range. Publications of the Astronomical Society of Japan. 2013, vol. 65, pp. 2226–2237. DOI: 10.1093/pasj/65.sp1.S19.
15. Koshiishi H. Restoration of solar images by the Steer algorithm. Astron. Astrophys. 2003, vol. 412, pp. 893–896. DOI: 10.1051/0004-6361:20031514.
16. Koshiishi H., Enome S., Nakajima H., Shibasaki K., Nishio M., Takano T., et al. Evaluation of the imaging performance of the Nobeyama Radioheliograph. Publications of the Astronomical Society of Japan. 1994, vol. 46, pp. L33–L36.
17. Nakajima H., Nishio M., Enome S., Shibasaki K., Takano T., Hanaoka Y., et al. New Nobeyama Radio Heliograph. J. Astrophys. Astron. Suppl. 1995, vol. 16, pp. 437.
18. Napier P.J., Thompson A.R., Ekers R.D. The Very Large Array: design and performance of a modern synthesis radio telescope. Proc. IEEE. 1983, vol. 71, pp. 1295–1320.
19. Perley R.A., Schwab F.R., Bridle A.H. Synthesis imaging in radio astronomy: a collection of lectures from the third NRAO synthesis imaging summer school. ASP Conf. Ser. 1989, vol. 6.
20. Schwab F.R. Relaxing the isoplanatism assumption in self-calibration; applications to low-frequency radio interferometry. The Astronomical Journal. 1984, vol. 89, pp 1076–1081. DOI: 10.1086/113605.
21. Starck J.L., Murtagh F. Image restoration with noise suppression using the wavelet transform. Astronomy and Astrophysicsю. 1994, vol. 288,pp. 342–348.
22. Starck J.L., Pantin E., Murtagh F. Deconvolution in Astronomy: A Review. Publications of the Astronomical Society of the Pacific. 2002, vol. 114, pp. 1051–1069. DOI: 10.1086/342606.
23. Steer D.G., Dewdney P.E., Ito M.R. Enhancements to the deconvolution algorithm CLEAN. Astronomy and Astrophysics. 1984, vol. 137, pp. 159–165.
24. Torrence C., Compo G.P. A practical guide to wavelet analysis. Bulletin of the American Meteorological Society. 1998, vol. 79, iss. 1, pp. 61–78. DOI: 10.1175/1520-0477(1998)079%3C0061:APGTWA%3E2.0.CO;2.
25. Wakker B.P., Schwarz U.J. The Multi-Resolution CLEAN and its application to the short-spacing problem in interferometry. Astron. Astrophys. 1988, vol. 200, no. 1-2, pp. 312–322.
26. Yan Y.H., Zhang J., Wang W., Liu F., Chen Z., Ji G. The Chinese Spectral Radioheliograph–CSRH. Earth, Moon, and Planets, China, 2009, vol. 104, iss. 1-4, pp. 97–100. DOI: 10.1007/s11038-008-9254-y.
