cosmic_ray_reject_stack — ASTROSTACK `cosmic` op

• Datenarten: images → images

• Aufruf: import astrostack; astrostack.cosmic_ray_reject_stack(frames, kappa=5.0, min_frames=3, read_sigma=None, gain=1.0) (oder opsastrostack.get("cosmic_ray_reject_stack"))

Verwendung

Entfernung kosmischer Strahlen durch Bildvergleich — dieselbe Stelle wird nie zweimal getroffen.

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

宇宙線が単一フレームの検出で難しいのは「星も尖っている」からだが、

位置合わせ済みのフレームが何枚もあれば話は簡単になる: 星は毎回同じ画素

に居て、宇宙線は一度しか来ない。そこで画素ごとにフレーム方向の中央値と

MAD を取り、`value > median + kappa * sigma` のフレームだけを落として

中央値で埋める(下側は落とさない —— 宇宙線は必ず足す方向の外れ値で、

下側を落とすと欠損画素まで消してしまう)。

`min_frames` 枚未満では中央値も MAD も意味を成さないので拒否する

(3 枚が最低限: 2 枚だとどちらが外れ値か決まらない)。**フレームは位置合わせ

済みであること** —— ずれたまま渡すと星が「一度しか来ない」ことになり、

星の方が消える。

枚数が少ないと MAD 自体が当てにならない、という実測。 8 枚の背景で

MAD 推定は真の σ 9.22 に対し 7.89(-14.5 %)、しかも画素ごとに大きく散る

ので、`kappa=5` のつもりが実質 4.3 になり、偽陽性が真陽性の 2.4 倍

(546 対 227 画素)出た。しかも偽陽性は星の上ではなく背景に居た

(偽陽性画素の真値の中央値が 60 = sky そのもの)ので、「星が尖っているから」

では説明がつかない —— 少数標本の MAD が画素ごとに大きく散ることが原因。

対策は 2 つ重ねてある:

1. :func:_mad_correction(Croux & Rousseeuw 1992)の小標本補正を掛ける。

2. *read_sigma* を渡すと、このモジュールが持つ唯一のノイズモデル

`sigma = sqrt(median/gain + read_sigma^2)` を尺度の床にする。

これは :func:synth_starfield が使っているのと同じ

「Poisson(信号) + Gauss(読み出し)」で、二つ目の理論ではない。

床を入れると、標本のゆらぎで MAD がたまたま小さく出た画素が

宇宙線に化けることが無くなる。

効き方の実測(128x128 / 25 星 / 1 枚あたり 10 宇宙線 / 8 枚、真の宇宙線

227 画素、`kappa=5`)::

read_sigma=None -> 594 画素検出、偽陽性 367、適合率 0.382

read_sigma=5.0 -> 228 画素検出、偽陽性 1、適合率 0.996

再現率はどちらも 1.000(1 画素も取りこぼさない)。床は宇宙線を

見逃す方向には効かない —— 宇宙線は雑音の何十倍もあるので、床が数 e-

上がっても越えてくる。

Returns `(cleaned, masks)`:

• `cleaned —— 長さ N の list、各 (H, W) float64(images` 語彙)。

• `masks —— (N, H, W) bool、True` = 宇宙線と判定した画素。

Raises `ValueError`: *frames* が list / tuple でない / 枚数が

*min_frames* 未満 / 形が揃っていない / *kappa* が非正 / *gain* が非正 /

*read_sigma* が負の場合。

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• astro_stacking — py -3.11 examples/astro_stacking.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `images` als Eingabe)

lucky_select · sigma_clip_stack · drizzle_resample · align_frames

Gleiche Kategorie (`cosmic`)

cosmic_ray_reject

*Provenance: astrostack.py — ASTROSTACK Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

cosmic_ray_reject_stack — ASTROSTACK cosmic op