noise_sigma — ASTROSTACK `quality` op

• データ種: image2d → measurement

• 呼び出し: import astrostack; astrostack.noise_sigma(image, method='mad', kappa=3.0, iters=5) (または opsastrostack.get("noise_sigma"))

背景の雑音 sigma を頑健に推定する(星に汚されない一つの実数)。

*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。

• サンプルデータカタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

• acoustic_condition_monitoring — py -3.11 examples/acoustic_condition_monitoring.py

• astro_stacking — py -3.11 examples/astro_stacking.py

• poc_star_astrometry — py -3.11 examples/poc_star_astrometry.py

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*Provenance: astrostack.py — ASTROSTACK operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

noise_sigma — ASTROSTACK quality op