fullseye

frame_quality — ASTROSTACK quality op

• データ種: image2d → table
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.frame_quality(image, threshold_sigma=5.0, max_stars=25, min_separation=3, psf_box=11, n_score_stars=5) (実装を直接呼ぶなら import astrostack; astrostack.frame_quality(image, threshold_sigma=5.0, max_stars=25, min_separation=3, psf_box=11, n_score_stars=5)、台帳から引くなら opsastrostack.get("frame_quality"))

使い方

1 枚の品質を数える —— 鋭さ・FWHM・背景・真円度、そして選別用の点。

lucky imaging の選別基準は歴史的に 「基準星のピーク強度」 である (Law, Mackay & Baldwin, Lucky imaging: high angular resolution imaging in the visible from the ground, A&A 446, 739 (2006))—— 大気が良い瞬間ほど 同じ総フラックスが少ない画素に集まるので、ピーク / 総フラックス が 上がる。ここでもそれを採り、追尾の伸びを弾くために真円度を掛ける::

score = median(roundness) * median(peak_fraction)

peak_fraction は明るい方から n_score_stars 個の星について (ピーク画素 - 背景) / 開口フラックス。尺度に依らない(露出時間や ゲインを変えても動かない)ので、フレーム間の比較にそのまま使える。

sharpness は別に、ラプラシアンの分散を画像の分散で割った古典的な 合焦指標(Pech-Pacheco et al., Diatom autofocusing in brightfield microscopy, ICPR 2000)。星の数が変わると動くので選別には使わないが、 星が 1 つも無いフレームでも値が出る唯一の指標なので残してある。

Returns dict(table 語彙)。キーは n_stars / background / noise_sigma / fwhm_px(検出星の FWHM 中央値)/ roundness / peak_fraction / peak_snr / sharpness / score / total_flux。星が 1 つも無いときは星由来の値が nan、score は 0.0(「選ばない」が正しい答えなので、nan で並べ替えを壊さない)。

Raises ValueError: 2-D でない / 非有限を含む / n_score_stars が 1 未満の場合。

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。
• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。
• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• astro_stacking — py -3.11 examples/astro_stacking.py

型が繋がる次の op(table を入力に取れる)

—

同カテゴリ(quality)

lucky_select · noise_sigma

---

Provenance: astrostack.py — ASTROSTACK operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。

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