HEALPix-分层等面积隔离像素化软件

HEALPix是分层等面积隔离像素化（Hierarchical Equal Area isoLatitude Pixelation）的首字母缩写。正如名称所暗示的，这种像素化产生一个球面的细分，其中每个像素与其他像素覆盖相同的表面积。

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官网：https://healpix.sourceforge.io/

目的

设计HEALPix的最初动机是必要的。卫星任务测量宇宙微波背景(CMB)的各向异性,NASA的威尔金森微波各向异性探测器(WMAP)，和目前操作ESA的使命普朗克——生产建设的多频数据集足够张全景图的微波天空几角的角分辨率。

开发HEALPix的主要要求是创建一种数学结构，支持在一个球体上以足够高的分辨率对函数进行适当的离散化，并促进对大量全天空数据集进行快速、准确的统计和天体物理分析。

HEALPix满足这些要求，因为它具有以下三种基本特性:

  • 球面分层镶嵌成曲线四边形。最低分辨率分区由12个基本像素组成。通过将每个像素划分为四个新的像素，镶嵌的分辨率增加。下图说明了(顺时针从左上到左下)分辨率从基础水平增加了三步(也就是说，球体被分别分割为12,48,192和768个像素)。
  • 在给定的分辨率下，所有像素的区域是相同的。
  • 像素分布在恒纬度线上。这个性质对于所有涉及球谐的调和分析应用都是必要的。由于iso-latitude分布采样点计算积分的速度随着个人球函数尺度~ N与像素的总数,而不是non-iso-latitude ~ N比例的抽样分布(例子是Quadrilateralized球面数据集用于NASA的COBE数据,和任何分布基于二十面体的对称性)。
HEALPix
HEALPix在数据处理和可视化方面的应用现在已经扩展到了原始的CMB领域之外，从资源和图库页面可以看到。来源：HEALPix官网

HEALPix软件的主要功能

HEALPix软件有C、c++、Fortran90、IDL、Java和python等多种版本。在每一种语言中都有一个丰富的HEALPix特定工具库及其支持例程，以及一套实现HEALPix关键特性的程序。每个包具有所有或大部分以下特性:

球面谐波转换:

  • 快速模拟和分析CMB温度和极化各向异性的全天空地图(天空地图预览)，直到亚弧分钟角分辨率
  • 过滤天空地图与任意圆形窗口
  • 约束和非高斯实现设施
  • 高度优化球面谐波转换库(libsharp)使用的所有实现更好的性能
  • 正向和反向标量和自旋加权球谐波变换
  • 程序管理，修改和旋转球面调和系数的任意地图

像素操作:

  • 球体的像素化支持的像素大小为0.4 mas(毫弧秒)，对应于球体上可能的3.5 1018像素
  • 圆盘、三角形、多边形和条带中的像素查询
  • 程序为随机场的像素邻居和极值搜索地图
  • 天空地图的中值滤波
  • 面具加工设施
  • 支持多分辨率地图(又名，多阶覆盖地图或MOC)

总体：

  • 全面的文件(PDF及HTML);基于网络和电子邮件的支持
  • 自动安装和构建脚本
  • 大多数关键例程被并行化

可视化：

  • 可在c++、Fortran 90、IDL、Java和Python中使用的可视化工具
  • 设备输出HEALPix地图到谷歌地球/谷歌天空兼容图像和DomeMaster格式用于天文馆。

输入/输出

  • 操作和可视化通常用于I/O的FITS文件的例程