quality op• 데이터 종류: image2d → measurement
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.noise_sigma(image, method='mad', kappa=3.0, iters=5)(구현을 직접 호출하려면 import astrostack; astrostack.noise_sigma(image, method='mad', kappa=3.0, iters=5), 원장에서 가져오려면 opsastrostack.get("noise_sigma"))
배경 잡음 sigma 를 강건하게 추정합니다(별에 오염되지 않는 실수 하나).
*method* "mad"는 중앙 절대 편차의 1.4826배(정규 분포일 때 표준 편차와일치하는 상수). "clip"은 대칭인 κ-σ 클립을 iters회. 별은 위쪽만의이상값이므로, 그대로의 std를 쓰면 별이 밝을수록 "잡음"이 커진다 —— 128x128에 40별(플럭스 3e3〜4e4 e-), 참 배경 σ가 sqrt(100 + 36) = 11.662인 프레임에서의 실측: 그대로의 np.std는 175.43(참값의 15.0배), method="mad"는 13.804(+18.4 %), method="clip"은 12.349(+5.9 %). MAD가 1 %로 맞는 것은 별이 드문드문할때뿐이며, 붐비는 시야에서는 별의 자락이 배경에 영향을 준다 —— 거기까지요구한다면 "clip"을 고를 것. 자릿수가 다른 것은 std뿐이며, 거기가 요점이다.
sqrt(N) 법칙을 그림으로 만들 때 그림에 싣는 수치는 모두 이 op의 반환이다.
Returns float(*image*와 같은 단위).
Raises ValueError: 2-D가 아니다 / 비유한을 포함한다 / *method*가 NOISE_METHODS에 없는 경우.
• 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
• poc_colocalization_crosstalk — py -3.11 examples/poc_colocalization_crosstalk.py
• poc_search_sweep_width — py -3.11 examples/poc_search_sweep_width.py
• poc_star_astrometry — py -3.11 examples/poc_star_astrometry.py
• poc_thermal_radiometry — py -3.11 examples/poc_thermal_radiometry.py
measurement 를 입력으로 받는 것)—
quality)*Provenance: astrostack.py — ASTROSTACK 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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