一种用于多光谱图像去卷积的并行且自动调参算法
天体物理仪器与方法
2019-08-20 v2 图像与视频处理
摘要
在大数据时代，射电天文图像重建算法面临着在有限计算资源和时间下估计干净图像的挑战。本文的驱动力来自于未来平方公里阵列（SKA）对大规模图像重建的需求，SKA将在未来几十年成为世界上最大的低频与中频射电望远镜。本工作提出了一种可扩展的宽带去卷积算法 MUFFIN，意为“MUlti Frequency image reconstruction For radio INterferometry（用于射电干涉测量的多频率图像重建）”。MUFFIN 在给定相应脏图像和点扩散函数的情况下估计各频带的天空图像。该重建通过最小化数据保真项以及联合空间与谱稀疏分析正则化项来实现，因此相对于射电源的光谱行为是非参数的。MUFFIN 算法具备并行实现和正则化参数的自动调优，使其可扩展并非常适合于 SKA 等大数据应用。本文给出了 MUFFIN 与最先进的宽带重建算法的比较。
引用
@article{arxiv.1905.08468,
title = {A parallel & automatically tuned algorithm for multispectral image deconvolution},
author = {Rita Ammanouil and André Ferrari and David Mary and Chiara Ferrari and Francesca Loi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.08468},
year = {2019}
}