noise_sigma — ASTROSTACK `quality` op

• Data kinds: image2d → measurement

• Call: import astrostack; astrostack.noise_sigma(image, method='mad', kappa=3.0, iters=5) (or opsastrostack.get("noise_sigma"))

Usage

Robustly estimate the background noise sigma (one real number that the stars cannot spoil).

> The detailed description below is the original text — the summary and the headings are translated.

*method* `"mad" は中央絶対偏差の 1.4826` 倍(正規分布のときに標準偏差と

一致する定数)。`"clip" は対称な κ-σ クリップを iters` 回。星は上側だけの

外れ値なので、素の `std` を使うと星が明るいほど「雑音」が大きくなる

—— 128x128 に 40 星(フラックス 3e3〜4e4 e-)、真の背景 σ が

`sqrt(100 + 36) = 11.662 のフレームでの実測: 素の np.std` は

175.43(真値の 15.0 倍)、`method="mad"` は 13.804(+18.4 %)、

`method="clip"` は 12.349(+5.9 %)。MAD が 1 % で当たるのは星がまばらな

ときだけで、混み合った視野では星の裾が背景に効く —— そこまで要求する

なら `"clip" を選ぶこと。桁が違うのは std` だけで、そこが要点。

`sqrt(N)` 則を絵にするとき図に載せる数値は、すべてこの op の返り。

Returns `float`(*image* と同じ単位)。

Raises `ValueError`: 2-D でない / 非有限を含む / *method* が

:data:NOISE_METHODS にない場合。

References (sample data, literature)

• Sample-data catalog (download URLs / licences) — 2-D uses skimage.data (BSD/public domain) plus synthetic images; 3-D lists download URLs for real data sources (Stanford, PDS, …).

• Operator provenance and references — the sources of the research/methods this op family came from.

• The canonical algorithm (author, year) and its uses are named in the family usage guide above.

Runnable examples (verified samples that actually call this op)

• acoustic_condition_monitoring — py -3.11 examples/acoustic_condition_monitoring.py

• astro_stacking — py -3.11 examples/astro_stacking.py

Ops the type connects to (they accept `measurement` as input)

—

Same category (`quality`)

frame_quality · lucky_select

*Provenance: astrostack.py — ASTROSTACK operator registry. This per-op note is generated by tools/opdocs.py md (do not hand-edit).*

noise_sigma — ASTROSTACK quality op