El algoritmo CLEAN es un algoritmo computacional para realizar una deconvolución en imágenes creadas en radioastronomía . Fue publicado por Jan Högbom en 1974 [1] y desde entonces se han propuesto varias variaciones. [2]
El algoritmo supone que la imagen consta de varias fuentes puntuales. Encontrará iterativamente el valor más alto de la imagen y restará una pequeña ganancia de esta fuente puntual convolucionada con la función de dispersión de puntos ("haz sucio") de la observación, hasta que el valor más alto sea menor que un umbral determinado.
El astrónomo TJ Cornwell escribe: "El impacto de CLEAN en la radioastronomía ha sido inmenso", tanto directamente al permitir una mayor velocidad y eficiencia en las observaciones, como indirectamente al alentar "una ola de innovación en el procesamiento de síntesis que continúa hasta el día de hoy". [3] También se ha aplicado en otras áreas de la astronomía y en muchos otros campos de la ciencia. [3]
El algoritmo CLEAN y sus variaciones todavía se utilizan ampliamente en radioastronomía, por ejemplo en la primera imagen del agujero negro supermasivo central M87 obtenida por el Event Horizon Telescope . [4] [5]