使用导数确定二维数组中局部最大值的坐标

Question

我有fits图像，我正在尝试在我的图像中找到局部最大值的坐标，但到目前为止，我无法使其正常工作。 My image可以在这里找到。 到目前为止我所拥有的是

import numpy as np
import scipy.nimage as ndimage
from astropy.wcs import WCS
from astropy import units as u
from astropy import coordinates as coord
from astropy.io import fits
import scipy.ndimage.filters as filters
from scipy.ndimage.filters import maximum_filter
hdulist=fits.open("MapSNR.fits")
#reading a two dimensional array from fits file
d=hdulist[0].data
w=WCS("MapSNR.fits") 
idx,idy=np.where(d==np.max(d))
rr,dd=w.all_pix2word(idx,idy,o)
c=coord.SkyCoord(ra=rr*u.degree, dec=dd*u.degree)
#The sky coordinate of the image maximum
print c.ra
print c.dec

这就是我可以找到图像的全局最大值的方法，但我想获得局部最大值的坐标，其显着性大于3

我在网上查找的内容是this following answer，在我的情况下无法正常使用。 更新：我使用过此功能

def detect_peaks(data, threshold=1.5, neighborhood_size=5):

  data_max = filters.maximum_filter(data, neighborhood_size)
  maxima = (data == data_max)
  data_min = filters.minimum_filter(data, neighborhood_size)
  diff = ((data_max - data_min) > threshold)
  maxima[diff == 0] = 0 # sets values <= threshold as background
  labeled, num_objects = ndimage.label(maxima)
  slices = ndimage.find_objects(labeled)
  x,y=[],[]
  for dy,dx in slices:
    x_center = (dx.start + dx.stop - 1)/2
    y_center = (dy.start + dy.stop - 1)/2
    x.append(x_center)
    y.append(y_center)
  return x,y

我想找到一种方法，使用更好的方法，如数组中的派生词或分而治之的方法。我将适合更好的推荐解决方案。

Answer 1

所以我有这个，使用skimage自适应阈值。希望它有所帮助：

<强>原始

<强>代码

from skimage.filters import threshold_adaptive
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import misc, ndimage
import numpy as np

im = misc.imread('\Desktop\MapSNR.jpg')

# Apply a threshold
binary_adaptive = threshold_adaptive(im, block_size=40, offset=-20).astype(np.int)
# Label regions and find center of mass
lbl = ndimage.label(binary_adaptive)
points = ndimage.measurements.center_of_mass(binary_adaptive, lbl[0], [i+1 for i in range(lbl[1])])

for i in points:
    p = [int(j) for j in i]
    binary_adaptive[i] += 5

plt.figure()
plt.imshow(im, interpolation='nearest', cmap='gray')
plt.show()

plt.figure()
plt.imshow(binary_adaptive, interpolation='nearest', cmap='gray')
plt.show()

<强>输出

更改阈值参数会对找到局部最大值的位置以及找到的最大值有很大影响。

Answer 2

您可以使用photutils.detection.find_peaks功能，它是photutils detection methods之一。

如果你看一下 photutils.detection.find_peaks implementation，您会看到它正在使用scipy.ndimage.maximum_filter来计算最大图像（默认情况下，在3x3框大小的足迹中）并找到原始图像等于最大图像的像素。

该功能的其余部分主要用于您可能感兴趣的两件事：

1. 如果您传入wcs对象，则可以获取天空坐标，而不仅仅是像素坐标。
2. 可以选择获得子像素精度坐标。