Question

我创建了一个程序来定位BW图片中的星星，但遗憾的是，在长时间曝光时，星星会变得模糊，导致程序在星星旁边创建一个复制的星星（见图）。删除不需要的星的最佳方法是什么？

这是我正在使用的当前代码：

def starfinder(filename) :

f=pyfits.open(filename)
image_data=snd.median_filter(f[0].data,3)                              #gets rid of the hot pixels
thld = image_data.mean() + 2*image_data.std()                          #limits the pixel value of bright stars
labels, number = snd.label(image_data > thld, np.ones((3,3)))          #turns any values over the threshold into a 3x3 array of ones
centres = snd.center_of_mass(image_data, labels, range(1,number+1))    #center of mass finds the centre of the 3x3 array

star_centres = np.around(centres, decimals=0)
y = np.array(star_centres)[:,0]
x = np.array(star_centres)[:,1]
np.savetxt("star_positions.txt",star_centres)

#plt.plot(x,y,"ro")
plt.scatter(x, y, marker='o', c='r', s=5, label='the data')

return len(x)[enter image description here][1]

Answer 1

定义拖尾偏移量

可以手工制作，也可以根据星距的直方图进行测量。最明显的偏移是涂抹。
检查涂抹偏移附近是否有涂抹的星形如果是，则将两者合并为单个。这取决于数据属性。例如，您可以使用平均星形位置，在涂层或结束开始时的星形位置等。

这里有一些 C ++ 示例：

picture pic1; // your image
const DWORD cl_star =0x008C0000;
const DWORD cl_space=0x00FFFFFF;
const int smear_max=30; // max smear size [pixels]
int i,j,x,y,r=3,dx0,dx1,dy0,dy1;
DWORD c;

List<int> xy;           // star (x,y)
int hisx[smear_max];    // histogram of star dx distances
int hisy[smear_max];    // histogram of star dy distances

// get star coordinates
for (y=0;y<pic1.ys-1;y++)
 for (x=0;x<pic1.xs-1;x++)
  if (pic1.p[y][x].dd==cl_star)
    {
    xy.add(x);
    xy.add(y);
    x++; if (pic1.p[y][x].dd==cl_star) pic1.p[y][x].dd=cl_space;
    y++; if (pic1.p[y][x].dd==cl_star) pic1.p[y][x].dd=cl_space;
    x--; if (pic1.p[y][x].dd==cl_star) pic1.p[y][x].dd=cl_space;
    y--;                               pic1.p[y][x].dd=cl_space;
    }
// compute hisogram of star |dx|,|dy| distance
for (i=0;i<smear_max;i++) hisx[i]=0;
for (i=0;i<smear_max;i++) hisy[i]=0;
for (i=0;i<xy.num;i+=2)
 for (j=i+2;j<xy.num;j+=2)
    {
    x=xy[i+0]-xy[j+0]; if (x<0) x=-x; if (x<smear_max) hisx[x]++;
    y=xy[i+1]-xy[j+1]; if (y<0) y=-y; if (y<smear_max) hisy[y]++;
    }
// find most common ones
for (i=0,j=0;i<smear_max;i++) if (hisx[j]<hisx[i]) j=i; dx0=j-1; dx1=j+1;
for (i=0,j=0;i<smear_max;i++) if (hisy[j]<hisy[i]) j=i; dy0=j-1; dy1=j+1;
// render found stars
pic1.bmp->Canvas->Pen->Color=clBlack;
pic1.bmp->Canvas->Brush->Color=clRed;
for (i=0;i<xy.num;)
    {
    x=xy[i]; i++;
    y=xy[i]; i++;
    pic1.bmp->Canvas->Ellipse(x-r,y-r,x+r,y+r);
    }
// find smeared stars and render join line
pic1.bmp->Canvas->Pen->Color=clBlue;
pic1.bmp->Canvas->Pen->Width=2;
for (i=0;i<xy.num;i+=2)
 for (j=i+2;j<xy.num;j+=2)
    {
    x=xy[i+0]-xy[j+0]; if (x<0) x=-x;
    y=xy[i+1]-xy[j+1]; if (y<0) y=-y;
    if ((x>=dx0)&&(x<=dx1))
     if ((y>=dy0)&&(y<=dy1))
        {
        pic1.bmp->Canvas->MoveTo(xy[i+0],xy[i+1]);
        pic1.bmp->Canvas->LineTo(xy[j+0],xy[j+1]);
        // here you can merge the stars i,j together instead.
        }
    }
pic1.bmp->Canvas->Pen->Width=1;

我将自己的图片类用于图片，因此有些成员是：

xs,ys是图像的大小（以像素为单位）
p[y][x].dd是(x,y)位置的像素，为32位整数类型
clear(color)使用color清除整个图像
resize(xs,ys)将图片调整为新分辨率
bmp VCL 已封装 GDI 具有Canvas访问权限的位图
pf保存图像的实际像素格式：

enum _pixel_format_enum
    {
    _pf_none=0, // undefined
    _pf_rgba,   // 32 bit RGBA
    _pf_s,      // 32 bit signed int
    _pf_u,      // 32 bit unsigned int
    _pf_ss,     // 2x16 bit signed int
    _pf_uu,     // 2x16 bit unsigned int
    _pixel_format_enum_end
    };

color和像素编码如下：

union color
    {
    DWORD dd; WORD dw[2]; byte db[4];
    int i; short int ii[2];
    color(){}; color(color& a){ *this=a; }; ~color(){}; color* operator = (const color *a) { dd=a->dd; return this; }; /*color* operator = (const color &a) { ...copy... return this; };*/
    };

这些乐队是：

enum{
    _x=0,   // dw
    _y=1,

    _b=0,   // db
    _g=1,
    _r=2,
    _a=3,

    _v=0,   // db
    _s=1,
    _h=2,
    };

我也使用我的动态列表模板：

List<double> xxx;与double xxx[];相同
xxx.add(5);将5添加到列表的末尾
xxx[7]访问数组元素（安全）
xxx.dat[7]访问数组元素（不安全但快速直接访问）
xxx.num是数组的实际使用大小
xxx.reset()清除数组并设置xxx.num=0
xxx.allocate(100)为100项目预分配空间

此处预览结果：

红点是从您的情节图像中检测到的星星，蓝线表示哪些星星被链接/检测为涂抹。

创建额外的星星，最有效的方法摆脱它们？

1 个答案: