quality op• 数据种类:image2d → measurement
• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.noise_sigma(image, method='mad', kappa=3.0, iters=5)(要直接调用实现,import astrostack; astrostack.noise_sigma(image, method='mad', kappa=3.0, iters=5);从台账取用则 opsastrostack.get("noise_sigma"))
稳健估计背景噪声 sigma(一个不被恒星污染的实数)。
*method* "mad" 为中位数绝对偏差的 1.4826 倍(在正态分布时与标准差一致的常数)。"clip" 是对称的 κ-σ 裁剪重复 iters 次。星只是上侧的离群值，所以用原始的 std 时星越亮“噪声”就越大 —— 在 128x128 中有 40 颗星(通量 3e3〜4e4 e-)、真实背景 σ 为 sqrt(100 + 36) = 11.662 的帧上实测：原始 np.std 为 175.43(真值的 15.0 倍)，method="mad" 为 13.804(+18.4 %)，method="clip" 为 12.349(+5.9 %)。MAD 只有在星稀疏时才能准到 1 %，在拥挤的视场中星的翼部会影响背景 —— 若要求到那种程度，请选 "clip"。差一个数量级的只有 std，这正是要点。
把 sqrt(N) 律画成图时，图上标注的数值全都是本 op 的返回值。
Returns float(与 *image* 相同单位)。
Raises ValueError：不是 2-D / 含非有限值 / *method* 不在 NOISE_METHODS 中时。
• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。
• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。
• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。
• 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 作为输入)—
quality)*Provenance: astrostack.py — ASTROSTACK 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*
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