quality op• データ種: images → indices
• 呼び出し: import astrostack; astrostack.lucky_select(frames, keep_fraction=0.3, min_keep=1, **quality_kw) (または opsastrostack.get("lucky_select"))
品質点の上位 `keep_fraction` だけを採る —— lucky imaging の選別。
採用枚数は `max(min_keep, ceil(keep_fraction * N))`。必ず 1 枚は残す
ので、`keep_fraction` をいくら小さくしても空にはならない(空の合成を
後段へ渡す方が事故が大きい)。並べ替えは点の降順で、同点は元の順序を保つ
安定ソート —— 同じ入力なら同じ並びが返る。
Returns `(indices, scores)`:
• `indices —— (K,)` int64、採用フレームの添字を良い順に
(`indices 語彙)。[frames[i] for i in indices]` がそのまま
:func:sigma_clip_stack へ渡せる。
• `scores —— (N,)` float64、全フレームの点(捨てた側も含む)。
捨てた理由を図にできるように、選別の結果ではなく素材を返す。
Ground truth it reproduces(`tests/test_astrostack.py`): 同じ星野を
FWHM だけ変えて撮ったフレーム列では、点は FWHM とともに下がる。
96x96 に 20 星、FWHM を 3.462〜6.080 px で振った 12 枚の実測で
`corr(fwhm, score) = -0.925`。上位 25 %(3 枚)を採って平均合成すると、
12 枚全部を平均した場合に比べて合成後の FWHM が 4.403 → 3.672 px、
16.6 % 改善する —— 枚数を 1/4 に減らしたのに像は鋭くなる、というのが
lucky imaging の主張そのもの(その代わり雑音は sqrt(4) = 2 倍になる)。
Raises `ValueError`: *frames* が list / tuple でない(3-D 配列は
明示的に拒否)/ 枚数が 1 未満 / `keep_fraction` が (0, 1] の外 /
*min_keep* が枚数を超える場合。
• 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
indices を入力に取れる)—
quality)*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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