Если функция видимости — это преобразование Фурье распределения яркости неба, то зачем для его нахождения нужен грязный луч и грязное изображение?

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.

Ответы (1)

Вы были бы совершенно правы в том, что потребовалось бы одно преобразование Фурье, если бы интерферометр мог отсчитывать всю ( ты , в ) 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, В ( ты , в ) , а функция видимости, умноженная на функцию выборки С ( ты , в ) :

В измеренный ( ты , в ) "=" С ( ты , в ) В ( ты , в )
где С ( ты , в ) равно 1, если точка ( ты , в ) выбирается и 0 в противном случае. Поэтому, если мы преобразуем эту величину Фурье в пространство изображений, мы не получим истинного изображения я ( Икс , у ) а скорее другое количество я Д ( Икс , у ) , что мы называем грязным изображением. Мы также можем записать это в виде свертки:
я Д ( Икс , у ) "=" Б ( Икс , у ) * я ( Икс , у )
где Б ( Икс , у ) — грязный луч, обратное преобразование Фурье С ( ты , в ) , и я ( Икс , у ) истинная яркость неба.

Короче говоря: если бы мы могли попробовать ( ты , в ) плоскость идеально - это означает, что С ( ты , в ) "=" 1 везде в ( ты , 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 я Д ( Икс , у ) и попробуй восстановить я ( Икс , у ) 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 ( ты , в ) плоскости, грязный луч должен быть двумерной дельта-функцией, так как С ( ты , в ) "=" 1 а преобразование Фурье дельта-функции дает 1. Тогда, поскольку свертка любой функции с дельта-функцией дает исходную функцию, мы имеем, что

я Д ( Икс , у ) "=" дельта ( Икс , у ) * я ( Икс , у ) "=" я ( Икс , у )
как и следовало ожидать; идеальная выборка означает, что грязное изображение такое же, как истинное изображение неба.

Я просто хотел прокомментировать, что это объяснение было чрезвычайно полезным. Были некоторые тонкие для меня моменты, которые я не смог согласовать, так что еще раз спасибо!
@Astroturf Я рад это слышать!