高对比度成像中的 Karhunen-Loève 数据插补

扩展结构的探测与表征是高对比度成像中的关键目标。然而，这些结构在数据处理中面临挑战，导致在大多数现有方法中因散斑而过减以及自减。迭代后处理方法提供了有前景的结果，但其融入现有流程受限于选择性算法、高计算成本与算法正则化。为此，针对参考差分成像（RDI），我们在此提出将数据插补概念引入 Karhunen-Loève 变换（DIKL），修改标准 Karhunen-Loève 图像投影（KLIP）方法中的两个步骤。具体而言，我们将图像划分为两个矩阵：一个锚矩阵仅关注散斑以获取 DIKL 系数，以及一个船矩阵仅关注天体物理感兴趣区域以使用 DIKL 分量去除散斑。作为一种解析方法，DIKL 以显著降低的计算成本（比迭代方法少约 3 个数量级）实现高质量结果。作为 KLIP 的衍生方法，DIKL 可无缝集成到 RDI 观测的高对比度成像流程中。