stack op• 데이터 종류: images → image2d
• 호출: import astrostack; astrostack.sigma_clip_stack(frames, mode='sigma_clip', kappa=3.0, iters=5, center='median', scale='mad')(또는 opsastrostack.get("sigma_clip_stack"))
프레임 열을 합성합니다(평균 / 중앙값 / κ-σ 클리핑). 채택 마스크 포함.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
*mode*:
• `"mean" —— 単純平均。雑音は sqrt(N)` で下がるが、外れ値(宇宙線・
人工衛星の航跡)は `1/N` しか薄まらず必ず残る。
• `"median"` —— 中央値。外れ値に強い代わりに、正規分布のとき雑音は
平均の `sqrt(pi/2) = 1.2533` 倍しか下がらない(= 実効的に 36 % 枚数を
捨てている)。
• `"sigma_clip" —— 中央値を中心、scale` を尺度として
`|x - center| > kappa * scale` を落とし、残りで平均を取る。これを
`iters` 回。外れ値に強く、かつ生き残った画素は平均されるので雑音も
`sqrt(N_accepted)` で下がる —— 実用の既定。
破綻点は 50 %。 中心を中央値、尺度を MAD で取る以上、汚染フレームが
半数を超えた画素では中央値そのものが汚染側に乗り、クリップは正しい方を
捨てる。これはこの実装の不具合ではなく中央値の定義そのもので、
`center="mean"` にすればもっと早く(汚染 1 枚でも)壊れる。テストは
0〜60 % の汚染率で誤差を測り、壊れる側もそのまま残してある。
**`scale の既定が "mad" なのは実測の結果。** scale="std"` は
「外れ値を見つけるための尺度を、その外れ値自身が膨らませる」ので、汚染が
増えるとむしろ何も落とさなくなる —— 24x24 の平坦場(真値 100、
σ=2)20 枚のうち 4 枚(20 %)に +500 の汚染を入れた実測では、
`scale="std"` は棄却率 0.0 % で誤差 +99.9975(= 単純平均と
小数点以下まで完全に同じ)、`scale="mad"` は棄却率 22.0 % で誤差
-0.019。破綻点は `std が 10〜20 % の間、mad` がちょうど 50 % で、
5 倍近く違う。
Returns `(stack, accepted)`:
• `stack —— (H, W)` float64。
• `accepted —— (N, H, W) bool、True` = 採用した画素。
`mode="mean" / "median" では全 True`(どちらもクリップしない
ので、「採否」の概念が無いことを `False` が 1 つも無いことで示す)。
Raises `ValueError`: *frames* が list / tuple でない / 枚数が 2 未満 /
形が揃っていない / *mode* が :data:STACK_MODES にない / *kappa* が非正 /
*center* が `"median" / "mean" 以外 / *scale* が "std"` /
`"mad"` 以外の場合。
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
• astro_stacking — py -3.11 examples/astro_stacking.py
image2d 를 입력으로 받는 것)frame_quality · noise_sigma · cosmic_ray_reject · star_detect · psf_fit · aperture_photometry · frame_align
stack)*Provenance: astrostack.py — ASTROSTACK 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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