Extracción de características de imagen variacional para el Telescopio de Horizonte de Eventos

Resumen Los algoritmos de imagen forman herramientas de análisis poderosas para el análisis de datos de interferometría de muy larga base (VLBI). Sin embargo, estas herramientas no pueden medir ciertas características de la imagen (por ejemplo, el diámetro del anillo) debido a su naturaleza no paramétrica. Esto es desafortunado, ya que estas características de la imagen a menudo están relacionadas con cantidades astrofísicamente relevantes, como la masa de un agujero negro. Este artículo detalla una nueva técnica general de extracción de características de imagen que se aplica a una amplia variedad de reconstrucciones de imágenes de VLBI llamada análisis de dominio de imagen variacional. A diferencia de las herramientas anteriores, el análisis de dominio de imagen variacional se puede aplicar a cualquier reconstrucción de imagen independientemente de su estructura. Para demostrar su flexibilidad, analizamos miles de reconstrucciones de conjuntos de datos sintéticos previos del Telescopio de Horizonte de Eventos y recuperamos características de la imagen, como diámetro, orientación y elipticidad. Al medir estas características, nuestra técnica puede ayudar a extraer cantidades astrofísicamente relevantes como la masa y la orientación del agujero negro central en M87.