Question

我正在尝试对某些成像数据进行2D表面拟合。我附上了这样的数据示例，它基本上是一个1014 x 1014阵列，具有大量噪声。 Example_image。此数组的某些修补程序是无效数据，我将其屏蔽并设置为NaN值，如示例图像中的黄色所示。正如您在图像中看到的那样，从左（更亮）到右（调光器）有一个背景渐变，我试图将其删除。渐变不能通过多项式很好地拟合，因此我的目标是进行2D表面双变量样条拟合，并减去梯度。

我在scipy中尝试了很多任务，但大多数都没有返回理想的结果。

首先，我尝试了[RectBivariateSpline] Bivariate structured interpolation of large array with NaN values or mask），但由于我的图像中有NaN，因此运行RectBivariateSpline只会输出NaN。
我还尝试了SmoothBivariateSpline，这是任务的不规则网格版本。我省略了那些具有NaN值的像素，并将其余部分转换为1D数组作为输入。但由于阵列太大，它失败了。然后我试图切断我的数组以尝试在较小的块上运行它，但它给出了以下错误并退出了分段错误，我不知道这意味着什么。

fitpack2.py:1044：用户警告：输入错误，没有返回近似值。以下条件必须持有： xb＆lt; = x [i]＆lt; = xe，yb＆lt; = y [i]＆lt; = ye，w [i]＆gt; 0，i = 0..m-1 如果iopt == - 1，那么 XB
然后，我尝试使用带有线性插值的griddata，使用值填充图像中的NaN补丁。由于补丁很大，插值并不理想，但至少它给了我一个没有NaN的阵列。然后我使用此数组再次运行RectBivariateSpline。但是输出数组仍然是NaNs。
我怀疑我的图像中的噪音搞砸了两个任务的行为，所以我也尝试先在我的图像上运行高斯内核来平滑它，然后用griddata填充NaN补丁，然后运行RectBivariateSpline或SmoothBivariateSpline，但它们仍然给我带有NaN值作为输出的数组。

我不确定我是否正确理解了这两个任务的手册，因此我附上以下脚本：

#!/usr/bin/python

import matplotlib 
matplotlib.use('qt5agg')
#matplotlib.rc('font',**{'family':'sans-serif','sans-serif':['Helvetica']})
#matplotlib.rc('text.latex', preamble=r'\usepackage{cmbright}')
#matplotlib.rc('text.latex', preamble=r'\usepackage[scaled]{helvet} \renewcommand\familydefault{\sfdefault} \usepackage[T1]{fontenc}')
#matplotlib.rc('text', usetex=True)

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import astropy.io.fits as pyfits
import scipy.interpolate as sp
from astropy.convolution import convolve
from astropy.convolution import Gaussian2DKernel

#------------------------------------------------------------

#Read in the arrays
hdulistorg = pyfits.open('icmj01jrq_flt.fits')
hdulistorg.info()
errarrorg = np.swapaxes(hdulistorg[1].data, 0,1)
hdulist = pyfits.open('jrq_sci_nan_deep.fits')
hdulist.info()
dataarrorg = np.swapaxes(hdulist[0].data, 0,1)    #image array
errarrorg = np.swapaxes(hdulistorg[1].data, 0,1)  #error array

#Flag some of the problematic values, turn NaNs into 0 for easier handling
dataarr = np.copy(dataarrorg)
w=np.isnan(dataarr)
ww=np.where(dataarr == 0)
www=np.where(dataarr > 100)
wwww=np.where(dataarr < 0)

errarr = 1.0 / (np.copy(errarrorg)+1e-5)   # Try to use 1/error as the estimate for weight below
errarr[w] = 0
errarr[ww] = 0
errarr[www] = 0
errarr[wwww]=0
dataarr[w]= 0
dataarr[ww]= 0
dataarr[www]=0
dataarr[wwww]=0


#Make a gaussian kernel smoothed data  
maskarr = np.copy(errarr)    #For masking the nan regions so they dun get smoothed 
maskarr[:]=0
maskarr[w]=1
maskarr[ww]=1
maskarr[www]=1
maskarr[wwww]=1
gauss = Gaussian2DKernel(stddev=5)
condataarr = convolve(dataarr,gauss,normalize_kernel=True,boundary='extend',mask=maskarr)
condataarr[w]=0
conerrarr = np.copy(errarr)


#Setting x,y arrays for the Spline functions
nx, ny = (1014,1014)
x = np.linspace(0, 1013, nx)
y = np.linspace(0, 1013, ny)
xv, yv = np.meshgrid(x, y)


#Make an 1D version of these 2D arrays
dataarrflat = np.ravel(condataarr[0:200,0:200])   #Try only a small chunk!
xvflat = np.ravel(xv[0:200,0:200])
yvflat = np.ravel(yv[0:200,0:200])
errarrflat = np.ravel(conerrarr[0:200,0:200]) 
notnanloc = np.where(dataarrflat != 0)            #Not NaNs

#SmoothBivariateSpline! 
rect_S_spline = sp.SmoothBivariateSpline(xvflat[notnanloc], yvflat[notnanloc], dataarrflat[notnanloc],w=errarrflat[notnanloc], kx=3, ky=3)


#Also try using grid data to fix the grid?
gddataarr = np.copy(condataarr)
gddataarrflat = np.ravel(gddataarr)
gdloc = np.where(gddataarrflat != 0)              #Not NaNs
gdxvflat = np.ravel(xv)
gdyvflat = np.ravel(yv)
xyarr = np.c_[gdxvflat[gdloc],gdyvflat[gdloc]]
x_grid, y_grid = np.mgrid[0:1013:1014j,0:1013:1014j]

grid_z2 = sp.griddata(xyarr, gddataarrflat[gdloc], (x_grid, y_grid), method='linear')
plt.imshow(grid_z2.T)
#plt.show()

#RectBivariatSpline
rect_B_spline = sp.RectBivariateSpline(x, y, grid_z2.T)



#Result grid (same as input for now)
xnew = np.arange(0, 1013, 1)
ynew = np.arange(0, 1013, 1)
znewS = rect_S_spline(xnew, ynew)
znewB = rect_B_spline(xnew, ynew)
print 'znewS', znewS
print 'znewB', znewB


#Write FITS files
condataarr = np.swapaxes(condataarr, 0, 1)
hdu2 = pyfits.PrimaryHDU(condataarr)
hdulist2 = pyfits.HDUList([hdu2])
hdulist2.writeto('contest.fits',overwrite=True)
hdulist2.close()

hdu3 = pyfits.PrimaryHDU(znewS)
hdulist3 = pyfits.HDUList([hdu3])
hdulist3.writeto('Stest.fits',overwrite=True)
hdulist3.close()

Answer 1

我无法完全解决您的问题，但我有一些代码可以使用python连接FORTRAN插值例程。你可以直接从python调用例程，不需要fortran。

您可以在此github页面找到代码及其说明 https://github.com/haakoan/inter

在嘈杂的数据

1 个答案: