$eta$-SGP：用$eta$-散度进行缩放梯度投影的天文图像恢复
摘要：天文学中的图像恢复被认为是许多地面观测项目中的关键步骤，因为常常受到大气湍流导致的次优视场、仪器像差引起的恒星形状失真、拖影和其他问题的影响。它对于改进测量星位、解缝重叠源、检测微弱源以及在亮且扩展的天体（如星系）附近识别点源等任务都非常重要。我们通过应用缩放梯度投影（SGP）迭代图像去卷积算法来对我们观测到的数据中的失真恒星形状进行经验研究。我们研究使用一种更灵活的差异度量，即$eta$-差异度量，它包含常用的Kullback-Leibler(KL)差异度量作为特殊情况，并允许自动适应数据的参数$eta$。我们在提取的恒星图像和包含多个恒星的图像（包括密集和相对稀疏的场景）上进行了一系列实验，比较了SGP和其$eta$-差异度变体($eta$-SGP)的性能。我们发现，在所有考虑的场景中，相对于SGP，$eta$-SGP在通量保持方面表现出一致的增强效果。通过一些可量化的指标，如半峰宽(FWHM)和恒星的椭圆度，我们观察到$eta$-SGP在许多情况下改善了恢复质量，并在其他情况下仍然保持了恢复质量。我们得出结论，由于其增强的灵活性，广义版本的图像恢复算法更加稳健，并且可能是天文图像恢复的一种有希望的改进。
作者：Yash Gondhalekar, Margarita Safonova and Snehanshu Saha
论文ID：2207.10973
分类：Instrumentation and Methods for Astrophysics
分类简称：astro-ph.IM
提交时间：2023-04-21