Aims: To formulate, implement, and validate a user-independent release of CLEAN for Fourier-based image reconstruction of hard X-rays flaring sources. Methods: CLEAN is an iterative deconvolution method for radio and hard X-ray solar imaging. In a specific step of its pipeline, CLEAN requires the convolution between an idealized version of the instrumental Point Spread Function (PSF), and a map collecting point sources located at positions on the solar disk from where most of the flaring radiation is emitted. This convolution step has highly heuristic motivations and the shape of the idealized PSF, which depends on the user's choice, impacts the shape of the overall reconstruction. Here we propose the use of an interpolation/extrapolation process to avoid this user-dependent step, and to realize a completely unbiased version of CLEAN. Results: Applications to observations recorded by the Spectrometer/Telescope for Imaging X-rays (STIX) on-board Solar Orbiter show that this unbiased release of CLEAN outperforms the standard version of the algorithm in terms of both automation and reconstruction reliability, with reconstructions whose accuracy is in line with the one offered by other imaging methods developed in the STIX framework. Conclusions: This unbiased version of CLEAN proposes a feasible solution to a well-known open issue concerning CLEAN, i.e., its low degree of automation. Further, this study provided the first application of an interpolation/extrapolation approach to image reconstruction from STIX experimental visibilities.


翻译:目的:构建、实现并验证一种独立于用户操作的CLEAN算法,用于基于傅里叶的硬X射线耀斑源图像重建。方法:CLEAN是一种用于射电和硬X射线太阳成像的迭代解卷积方法。在其处理流程的特定步骤中,CLEAN需要将仪器点扩散函数(PSF)的理想化版本与一张图进行卷积,该图收集了位于太阳盘面上的点源位置,这些位置是大部分耀斑辐射的发射源。这一卷积步骤具有高度启发式的动机,且理想化PSF的形状取决于用户的选择,从而影响整体重建结果的形状。本文提出采用插值/外推过程来避免这一依赖用户的步骤,从而实现完全无偏的CLEAN版本。结果:对太阳轨道器上搭载的X射线成像光谱望远镜(STIX)记录的观测数据的应用表明,这种无偏CLEAN版本在自动化程度和重建可靠性方面均优于标准算法版本,其重建精度与STIX框架内开发的其他成像方法所达到的精度相当。结论:这种无偏CLEAN版本为解决CLEAN算法中一个已知的开放性问题——即其自动化程度较低——提供了一种可行的解决方案。此外,本研究首次将插值/外推方法应用于从STIX实验可见度数据中重建图像。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年9月8日
Arxiv
0+阅读 · 2023年9月6日
Arxiv
12+阅读 · 2019年1月24日
Arxiv
23+阅读 · 2018年8月3日
VIP会员
最新内容
2025年全球二十起重大无人机作战事件
专知会员服务
4+阅读 · 6月27日
现代战争的隐蔽系统:伊朗战争十大启示
专知会员服务
5+阅读 · 6月27日
ICML 2026 | 自回归Boltzmann生成器重塑分子采样
专知会员服务
6+阅读 · 6月26日
GNN跨域综述:从消息传递到图基础模型
专知会员服务
9+阅读 · 6月26日
无人机自主控制与人工智能:系统性综述
专知会员服务
16+阅读 · 6月26日
巡飞弹与反无人机系统——现代战场的两大支柱
《打造“黄金舰队”》57页报告
专知会员服务
5+阅读 · 6月26日
《北约数字教官网络发展路径》128页报告
专知会员服务
4+阅读 · 6月26日
ECCV 2026 | MIMFlow:MIM与归一化流统一图像生成
专知会员服务
9+阅读 · 6月25日
网状网络及其在军事领域的运用
专知会员服务
9+阅读 · 6月25日
无美国参与的欧洲战争方式(万字长文)
专知会员服务
9+阅读 · 6月25日
相关VIP内容
相关资讯
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2023年9月8日
Arxiv
0+阅读 · 2023年9月6日
Arxiv
12+阅读 · 2019年1月24日
Arxiv
23+阅读 · 2018年8月3日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员