Sparse interferometric Stokes imaging under the polarization constraint (Polarized SARA)
Sparse interferometric Stokes imaging under the polarization constraint (Polarized SARA)
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偏振约束下的稀疏干涉斯托克斯成像（Polarized SARA）
DOI：
10.1093/mnras/sty1182
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发表时间：
2018
影响因子：
4.8
通讯作者：
Birdi J
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Birdi J
提出了一种新的偏振约束下的斯托克斯参量稀疏成像算法。后者是斯托克斯参数之间的物理非线性关系，将偏振强度作为总强度的下限。为了解决联合逆斯托克斯成像问题，包括这个界限，我们利用epigraphical投影技术在凸优化，我们设计了一个原始-对偶方法提供了一个高度灵活和并行化的结构。此外，我们建议在重新加权分析方法（SARA）的背景下通过平均稀疏先验来正则化每个斯托克斯参数映射。由此产生的方法被称为极化SARA。利用事件视界望远镜对M87的模拟观测，我们证明了施加偏振约束会导致上级图像质量。对于所考虑的数据集，结果也表明更好的性能的平均稀疏先验相比，广泛使用的Cotton-Schwabclean算法和其他全变分为基础的先验极化成像。Ourmatlabcode在GitHub上在线提供。
We develop a novel algorithm for sparse imaging of Stokes parameters in radio interferometry under the polarization constraint. The latter is a physical non-linear relation between the Stokes parameters, imposing the polarization intensity as a lower bound on the total intensity. To solve the joint inverse Stokes imaging problem including this bound, we leverage epigraphical projection techniques in convex optimization and we design a primal–dual method offering a highly flexible and parallelizable structure. In addition, we propose to regularize each Stokes parameter map through an average sparsity prior in the context of a reweighted analysis approach (SARA). The resulting method is dubbed Polarized SARA. Using simulated observations of M87 with the Event Horizon Telescope, we demonstrate that imposing the polarization constraint leads to superior image quality. For the considered data sets, the results also indicate better performance of the average sparsity prior in comparison with the widely used Cotton–Schwabcleanalgorithm and other total variation based priors for polarimetric imaging. Ourmatlabcode is available online on GitHub.
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