quality op• 資料種類:image2d → table
• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.frame_quality(image, threshold_sigma=5.0, max_stars=25, min_separation=3, psf_box=11, n_score_stars=5)(要直接呼叫實作,import astrostack; astrostack.frame_quality(image, threshold_sigma=5.0, max_stars=25, min_separation=3, psf_box=11, n_score_stars=5);從台帳取用則 opsastrostack.get("frame_quality"))
給單影格打分 —— 銳度、FWHM、背景、圓度,以及用於篩選的分數。
lucky imaging 的篩選標準在歷史上是「參考星的峰值強度」 (Law, Mackay & Baldwin, *Lucky imaging: high angular resolution imaging in the visible from the ground*, A&A 446, 739 (2006))—— 大氣越好的瞬間，同樣的總通量就越集中在更少的像素上，所以 峰值 / 總通量 會上升。這裡也採用它，並乘以圓度來剔除追蹤拖長::
score = median(roundness) * median(peak_fraction)
peak_fraction 是對亮度最高的 n_score_stars 顆星求 (峰值像素 - 背景) / 孔徑通量。與尺度無關(改變曝光時間或增益也不變)，所以可以直接用於幀間比較。
sharpness 則另外是將拉普拉斯的變異數除以影像變異數的經典對焦指標(Pech-Pacheco et al., *Diatom autofocusing in brightfield microscopy*, ICPR 2000)。星數一變它就變，所以不用於篩選，但它是即使在一顆星也沒有的幀上也能給出值的唯一指標，因此保留。
Returns dict(table 詞彙)。鍵為 n_stars / background / noise_sigma / fwhm_px(偵測星的 FWHM 中位數)/ roundness / peak_fraction / peak_snr / sharpness / score / total_flux。一顆星也沒有時，源自星的值為 nan，score 為 0.0(「不選」才是正確答案，所以不讓 nan 破壞排序)。
Raises ValueError：不是 2-D / 含非有限值 / *n_score_stars* 小於 1 時。
• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。
• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。
• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。
• astro_stacking — py -3.11 examples/astro_stacking.py
table 作為輸入)—
quality)*Provenance: astrostack.py — ASTROSTACK 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
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