基于多尺度方法的动态与偏振 VLBI 成像

近年来，DoG-HiT 等多尺度成像方法被提出以解决 VLBI 成像问题，并展现出良好的性能：快速、准确、无偏且自动化。我们将多尺度成像方法扩展至偏振成像、动态演化源重建，并最终实现动态偏振重建。这些扩展（mr-support 成像）采用了多尺度方法。时间平均的 Stokes I 图像通过小波变换分解为单个子带。我们以 DoG-HiT 计算得到的统计显著小波系数集合（多分辨率支撑）作为先验，采用约束最小化方式：仅改变多分辨率支撑中的系数来拟合单帧（偏振）可观测量。EHT 是一个对超大质量黑洞成像的 VLBI 阵列。我们在合成数据上证明，mr-support 成像提供了充分的正则化，并能在典型 EHT 设置下恢复视界尺度的简单几何动力学。该方法相对轻量、快速，且很大程度上自动、数据驱动。ngEHT 是 EHT 的规划扩展，旨在恢复超大质量黑洞事件视界尺度的动态影像。我们针对更密集的 ngEHT 配置基准测试了 mr-support 成像的性能，展示了额外 ngEHT 天线将为动态偏振重建带来的重大改进。当前及未来的仪器提供了以最高空间与时间分辨率对动态演化结构模式进行偏振成像的观测可能。最先进的动态重建方法可利用一系列时间正则化与先验捕捉此运动。通过本工作，我们向该列表增添了一种更简单且额外的正则化器：将重建约束于多分辨率支撑。