Richardson-Lucy脱卷积何时收敛？
天体物理学
2007-05-23 v1
摘要
（rl = Richardson-Lucy）我们提出了一种基于模拟的 bootstrap 方法，用于获取rl及其他收敛于局部的迭代恢复算法的全局显著性水平。这些显著性水平允许在每个迭代步骤上检查模型的优劣以及何时可以停止迭代。增加迭代次数可改善拟合效果，但在后期非常缓慢；而过多的熵或平滑性则会丢失模型中的信息。良好的脱卷积模型首先应具有尽可能高的显著性水平（≥ 20%），其次应尽可能平滑。我们使用两个实例说明如何在实践中推导出此类模型。我们指出，最大化拟合似然与{\em a priori}熵的和并不保证结果模型具有可接受的显著性水平。如果{\em a priori}知识太差，模型可能无法以合理的显著性水平拟合数据。相反，可在获取rl恢复的{\em a priori}知识后，执行类似最大熵的迭代恢复算法。这只有在显著性水平显著提高时才是必要的。
引用
@article{arxiv.astro-ph/9409093,
title = {When Does the Richardson-Lucy Deconvolution Converge ?},
author = {Hongguang Bi and Gerhard Boerner},
journal= {arXiv preprint arXiv:astro-ph/9409093},
year = {2007}
}
备注
uuencoded tar+compressed file containing an 6 page paper + 7 figures, to be published soon in A&A, present address: Dept. of Physics, Univ. of Arizona, USA