Python 使用“healpy”平滑HEALPix贴图：为什么会出现输出贴图"；零零碎碎的；？

我有一张HEALPix全天空地图，来自AKARI远红外探测器数据库（公开发布）。我曾尝试使用healpy来“平滑”地图，但结果看起来很奇怪。有更好的办法吗？然而，我的问题与任何全天HEALPix地图有关（即IRAS、普朗克、WISE、WMAP）

我的目标是将这张AKARI地图的有效点扩散函数“平滑”到1度的角度分辨率（原始数据的PSF约为1 arcminute）。这样我就可以比较远红外AKARI图和低分辨率微波图（特别是那些异常微波前景图）

在我下面的例子中，我使用的是一个降级版本的地图，所以它足够小，可以上传到Github。这意味着像素约为3.42弧分。通常情况下，在PSF平滑之前，我不会降低太多像素比例-但这只是一个示例：

#Load the packages needed for visualization, and HEALPix processing
%matplotlib inline
import matplotlib
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import healpy as hp
import healpy.projector as pro

#Loads the HEALPix .FITS file into an array
map_in = hp.read_map("akari_WideL_1_1024.fits", nest = True)

#Visualizes the all-sky map, before any processing is done.
hp.mollview(map_in, title='AKARI All-Sky Map:', nest = True, norm = 'hist')

#Smoothes the map with a 1-degree FWHM Gaussian (fwhm given in radians).
map_out = hp.sphtfunc.smoothing(map_out, fwhm = 0.017, iter = 1)

#Visualizes the the map after smoothing
hp.mollview(map_out, title='AKARI All-Sky Map:', nest = True, norm = 'hist')

我已经尝试过healpy.sphtfunt.smoothing例程（据我所知，

平滑

将贴图转换为球谐函数，然后与高斯函数进行卷积，然后将其转换回空间贴图

我已将ipython笔记本和低分辨率FITS HEALpix地图保存在github存储库中，如下所示：

（您需要安装

healpy

软件包）

通过运行笔记本中的代码，您可以很容易地想象出我遇到的麻烦-在平滑贴图后，会出现一些奇怪的“瑕疵”，好像像素是迭代框平均的，而不是使用圆形guassian轮廓进行平滑。我希望看到的只是输入贴图的更模糊版本

我想在平滑完成之前，我缺少了一些关于球面谐波转换的基本知识

以前有人在HEALPix地图上尝试过这种全天平滑吗

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我认为另一种选择是将贴图转换为标准的矩形数组，然后进行平滑处理。但是，我仍然对在不保留HEALPix格式的情况下解决问题感到好奇。

似乎

平滑处理仅适用于环形贴图（这对我来说有点道理，因为从数学上来说这似乎更容易处理）。因此，您需要将输入映射转换为环形格式：

map_ring = hp.pixelfunc.reorder(map_in, inp='NEST', out='RING')
map_out = hp.sphtfunc.smoothing(map_ring, fwhm = 0.17, iter = 1)
hp.mollview(map_out, title='AKARI All-Sky Map:', nest = False, norm = 'hist')



这个答案来自一点尝试和错误，因为我在文档中找不到任何关于它的明确信息，而且我还没有深入到源代码中（尽管，根据下面的结果，通过查看相关的源代码可以很容易地验证我的假设是否正确）。

或者，您可以直接询问healpix/healpy人员

（我认为这实际上是文档中的一个缺点：
healpy.sphtfunc.smoothing
的文档没有提到输入所需的表单。我想这是另一天的healpy问题/PR。）

顺便说一句，在Github上创建一个SSCCE作为笔记本文件的奖励积分！（现在，如果StackOverflow也渲染笔记本的话）