SPARCO：一种用于色差物体图像重建的半参数方法
天体物理仪器与方法
2014-04-15 v1 太阳与恒星天体物理
摘要
光学干涉仪的出现允许在毫角秒尺度上重建天文物体的图像。然而，一些物体包含具有非常不同光谱能量分布（SED；即不同温度）的成分，这会在干涉图上产生强烈的色差效应，需要图像重建算法小心处理。例如，如果使用光谱超合成给出的总(u,v)覆盖，图像重建过程的灰度近似会导致图像质量下降。对于不同温度，中心物体和扩展结构的相对通量贡献随波长变化。对于年轻恒星物体，中心物体的已知特征（即恒星SED），甚至光谱指数和相对通量比的拟合，可用于对中心恒星建模，同时分别重建扩展结构的图像。方法：我们提出了一种新方法，称为SPARCO（色差物体图像重建的半参数算法），它描述了中心物体和扩展结构的光谱特征，以便在重建周围环境的图像时适当考虑它们。我们改编了两个图像重建代码（Macim、Squeeze和MiRA）来实现这一新方案。SPARCO使用Macim、Squeeze和MiRA应用于一个年轻恒星物体模型以及文献中HR5999的近红外VLTI数据。该方法为利用现有数据集改进多个年轻恒星物体的孔径合成成像铺平了道路。更一般地，该方法可用于具有类似特征的天体物理源，如活动星系核、行星状星云和渐近巨星分支星。
引用
@article{arxiv.1403.3343,
title = {SPARCO : a semi-parametric approach for image reconstruction of chromatic objects},
author = {J. Kluska and F. Malbet and J. -P. Berger and F. Baron and B. Lazareff and J. -B. Le Bouquin and J. D. Monnier and F. Soulez and E. Thiébaut},
journal= {arXiv preprint arXiv:1403.3343},
year = {2014}
}
备注
11 pages, 11 figures, accepted in A&A