CHIRP
CHIRP (Continuous High-resolution Image Reconstruction using Patch priors, «неперервна високороздільна реконструкція зображень з використанням апріорних латок») — це баєсів алгоритм, який використовується для виконання деконволюції зображень у радіоастрономії. Абревіатуру вигадала провідна авторка статті Кеті Боуман у 2016 році[2][3].
Створення алгоритму[ред. | ред. код]
У розробці CHIRP брала участь велика група дослідників з Лабораторії інформатики і штучного інтелекту в Массачусетському технологічному інституті, обсерваторії Гейстек[en] Массачусетського технологічного інституту та Гарвард-Смітсонівського астрофізичного центру, включаючи Білла Фрімена[en] та Шеперда Дулемана[4][5]. Алгоритм був вперше публічно представлений Боуман на конференції IEEE Computer Vision and Pattern Recognition у червні 2016 року[2].
Використання[ред. | ред. код]
Алгоритм CHIRP був розроблений для обробки даних, зібраних Телескопом горизонту подій, радіоінтерферометром з наддовгою базою, міжнародним проєктом, який у 2019 році вперше отримав зображення чорної діри M87*. CHIRP не використовувався для створення зображення[6], але використовувався для отримання інформації з радіосигналів, прийнятих окремими радіотелескопами у складі інтерферометра[3]. Для стабільних джерел (які не змінюються протягом короткого періоду часу) також можна підсилювати сигнал, інтегруючи його на кожному телескопі за обертанням Землі[3]. Оскільки радіотелескопи, які використовуються в проекті, створюють величезну кількість даних, але ці дані містять прогалини, то алгоритм CHIRP виявляються одним із способів заповнити ці прогалини в зібраних даних[7][8].
Порівняння з іншими алгоритмами[ред. | ред. код]
Для реконструкції таких зображень, які мають розріджені вимірювання частоти, алгоритм CHIRP, як правило, перевершує CLEAN, BSMEM і SQUEEZE, особливо для наборів даних із нижчим співвідношенням сигнал/шум і для реконструкції зображень великих джерел. Хоча алгоритми BSMEM і SQUEEZE можуть працювати краще з параметрами, налаштованими вручну, тести показують, що CHIRP може працювати краще для менш досвідчених користувачів[9].
Примітки[ред. | ред. код]
- ↑ Overbye, Dennis (10 квітня 2019). Black Hole Picture Revealed for the First Time – Astronomers at last have captured an image of the darkest entities in the cosmos. The New York Times. Процитовано 10 квітня 2019.
- ↑ а б Katherine L. Bouman, Michael D. Johnson, Daniel Zoran, Vincent L. Fish, Sheperd S. Doeleman, William T. Freeman (June 2016). Computational Imaging for VLBI Image Reconstruction. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). June 2016: 913—922. arXiv:1512.01413. Bibcode:2016cvpr.conf..913B — через Proceedings CVPR 2016 open access by Computer Vision Foundation.
- ↑ а б в MIT News Office, Larry Hardesty (6 червня 2016). A method to image black holes. MIT News.
- ↑ Shu, Catherine (11 квітня 2019). The creation of the algorithm that made the first black hole image possible was led by MIT grad student Katie Bouman. TechChrunch. Процитовано 12 квітня 2019.
- ↑ Brewis, Harriet (12 квітня 2019). Grad student Katie Bouman created the algorithm that led to the first-ever black hole photo. Evening Standard. Процитовано 13 квітня 2019.
- ↑ The Event Horizon Telescope Collaboration (2019). First M87 Event Horizon Telescope Results. IV. Imaging the Central Supermassive Black Hole. Appendix A: Regularizer Definitions. The Astrophysical Journal. 875 (1): L4. arXiv:1906.11241. Bibcode:2019ApJ...875L...4E. doi:10.3847/2041-8213/ab0e85.
{{cite journal}}:|hdl-access=вимагає|hdl=(довідка)Обслуговування CS1: Сторінки із непозначеним DOI з безкоштовним доступом (посилання) - ↑ Tech Desk, New Delhi (22 квітня 2019). This MIT grad student's work helped make the black hole event horizon image a reality. Express tech, The Indian Press. Процитовано 13 квітня 2019.
- ↑ ACM (Association for Computing Machinery), TechNews (6 червня 2016). A Method to Image Black Holes. ACM News Service. Архів оригіналу за 13 квітня 2019. Процитовано 13 квітня 2019.
- ↑ Kazunori Akiyama, Katherine L. Bouman, Andrew A. Chael, Michael D.Johnson, Sheperd S. Doeleman, Lindy Blackburn, John F. C. Wardle, William T. Freeman and the Event Horizon Telescope Collaboration, Vincent L. Fish (July 2017). Observing—and Imaging—Active Galactic Nuclei with the Event Horizon Telescope. Galaxies. 4 (4): 54 and 64. doi:10.3390/galaxies4040054.