基于低秩性与联合平均稀疏性模型的射电干涉宽带超分辨成像（HyperSARA）
图像与视频处理
2019-09-11 v2 天体物理仪器与方法
信号处理
摘要
我们在凸优化的通用框架内提出一种新方法，以解决射电干涉宽带成像问题。我们的方法称为 HyperSARA，它求解一系列加权核范数与 l21 最小化问题，以促使宽带模型立方体的低秩性与联合平均稀疏性。一方面，强制低秩性通过利用不同通道间的相关性，提升了重建模型立方体的整体分辨率。另一方面，促进联合平均稀疏性通过抑制不同通道上存在的伪影，改善了整体灵敏度。我们采用一种自适应预条件原始对偶算法来求解该最小化问题。该算法结构对大型数据集具有高度可扩展性，并允许在存在未知噪声水平和校准误差的情况下进行成像。我们在仿真与真实 VLA 观测上展示了所提方法的优越性能，相较于单通道成像及 WSCLEAN 软件中基于 CLEAN 的宽带成像算法，获得了高分辨率图像。我们的 MATLAB 代码已在 GITHUB 上在线提供。
引用
@article{arxiv.1806.04596,
title = {Wideband Super-resolution Imaging in Radio Interferometry via Low Rankness and Joint Average Sparsity Models (HyperSARA)},
author = {Abdullah Abdulaziz and Arwa Dabbech and Yves Wiaux},
journal= {arXiv preprint arXiv:1806.04596},
year = {2019}
}