針對LAMOST （Large Sky Area Multi-Object Fiber Spectroscopic Telescope）2維光譜圖像數(shù)據(jù),對6種抽譜算法進(jìn)行了分析與比較.比較的算法包括孔徑法、輪廓擬合法、直接反卷積方法、基于Tikhonov正則化的反卷積抽譜算法、基于自適應(yīng)Landweber迭代的反卷積抽譜算法以及基于Richardson-Lucy迭代的反卷積抽譜算法.通過實驗對這些算法在信噪比和分辨率兩個方面進(jìn)行了比較,發(fā)現(xiàn)基于Tikhonov正則化的反卷積抽譜算法、基于自適應(yīng)Landweber迭代的反卷積抽譜算法以及基于RichardsonLucy迭代的反卷積抽譜算法是6種算法中最為可靠的3種抽譜算法.最后,對今后的工作進(jìn)行了展望. 

【文章來源】：天文學(xué)報. 2020,61(03)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：12 頁

【部分圖文】：

生成2維光譜模擬圖像的1維輸入光譜

具體做法是:在給定波長處將光通量在空間方向上固定大小的孔徑中積分,所得到的積分值就是該波長處的流量值.1維抽譜結(jié)果就是這些積分值沿波長方向的排列.如圖1所示,孔徑的大小關(guān)系到光譜流量提取的準(zhǔn)確性,圖中孔徑大小為2N+1,N表示孔徑邊緣到中心的距離.一般孔徑的寬度大于光譜輪廓的半高全寬,而小于相鄰兩條光纖的間隔距離.基于孔徑法的光譜流量抽取算法可以通過下式進(jìn)行描述:

其中,f(x,y)和η(x,y)分別表示在CCD上(x,y)處的光譜流量值和噪聲流量值;g(λ)是波長λ處的真實流量,就是我們要抽譜得到的流量;hλ(x,y)是波長λ處的PSF在CCD上(x,y)處的值.為了將(3)式離散化,文獻(xiàn)[12]對CCD上的每個像素進(jìn)行編號,從1到CCD像素的總個數(shù).假設(shè)CCD有M行J列,則CCD的像素總個數(shù)為L=M×J.用矩陣A來描述校正系統(tǒng),其中的元素Atl描述了波長為l的一束單色輸入光在CCD中第t個像素的流量值(不包含噪聲).校正矩陣A包含了波長校準(zhǔn),光譜軌跡位置,PSF的形狀及其對位置的依賴性等所有影響.A通常為稀疏矩陣,因為在給定光纖中給定波長處的輸入只會影響一定范圍內(nèi)的CCD像素,而非整個CCD的所有像素.對于1維輸入光譜的向量g,觀測CCD像素流量值的向量f可以表示為:

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于深度學(xué)習(xí)的LAMOST光譜分類研究[J]. 許婷婷,馬晨曄,張靜敏,周衛(wèi)紅.  天文學(xué)報. 2019(02)
[2]一種基于二維算法的新穎的多目標(biāo)光纖光譜數(shù)據(jù)處理流程[J]. 張博,葉中付,徐旭.  天文學(xué)報. 2016(01)



本文編號：3367205