В радиоастрономии грязное изображение равно обратному преобразованию Фурье покрытия в УФ-плоскости, умноженному на выбранные значения видимости. Грязное изображение также равно свертке «грязного луча» или PSF с истинным изображением, поэтому необходимо выполнить деконволюцию грязного луча, чтобы выявить истинное изображение неба. Одно из самых известных уравнений в радиоастрономии напрямую связывает функцию видимости с распределением яркости неба. Если это так, то почему необходимы промежуточные шаги (грязный луч и грязное изображение) для восстановления истинного изображения? Является ли истинное изображение не распределением яркости неба или я что-то упускаю?
Ссылки на уравнения на 3-й странице лекции по радиоастрономии из НРАО.
Вы были бы совершенно правы в том, что потребовалось бы одно преобразование Фурье, если бы интерферометр мог отсчитывать всю самолет. К сожалению, это не так; у нас есть только довольно небольшое, конечное количество блюд и конечное количество времени. Покрытие самолета будет увеличиваться с течением времени и вращением Земли, но оно будет несовершенным. Следовательно, мы не наблюдаем истинной функции видимости, , а функция видимости, умноженная на функцию выборки :
Короче говоря: если бы мы могли попробовать плоскость идеально - это означает, что везде в самолет - тогда это не будет проблемой. Но наше покрытие всегда будет неполным, поэтому мы должны учитывать функцию выборки и грязный луч, а затем использовать алгоритм типа CLEAN для выполнения деконволюции на и попробуй восстановить как можно лучше.
В этом выступлении на ALMA обсуждается все, что я сказал выше, и приводится несколько примеров, а также методы взвешивания изображений и CLEAN.
Небольшое примечание: в невозможном (но идеальном) случае, когда мы сэмплируем все плоскости, грязный луч должен быть двумерной дельта-функцией, так как а преобразование Фурье дельта-функции дает 1. Тогда, поскольку свертка любой функции с дельта-функцией дает исходную функцию, мы имеем, что
Астротурф
HDE 226868