cosmic op• データ種: images → images
• 呼び出し: import astrostack; astrostack.cosmic_ray_reject_stack(frames, kappa=5.0, min_frames=3, read_sigma=None, gain=1.0) (または opsastrostack.get("cosmic_ray_reject_stack"))
フレーム間比較による宇宙線除去 —— 同じ場所に二度は当たらない。
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。
• 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。
• astro_stacking — py -3.11 examples/astro_stacking.py
images を入力に取れる)lucky_select · sigma_clip_stack · drizzle_resample · align_frames
cosmic)*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)。*
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.