Question

这是基于其他几个尚未得到解答的问题，所以我开了一个新帖子。我正在寻找50像素补丁中掩码阵列的中位数。图像和掩模都是901x877望远镜图像。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from astropy.io import fits

#   Use the fits files as input image and mask
hdulist = fits.open('xbulge-w1.fits')
w1data = hdulist[0].data
hdulist3 = fits.open('xbulge-mask.fits')
mask = 1 - hdulist3[0].data
w1masked = np.ma.array(w1data, mask = mask)

#   Use general arrays as input image and mask
#w1data = np.arange(790177).reshape(901,877)
#w1masked = np.ma.masked_inside(w1data, 30000, 60000)


side = 50                                                                                                                                                                                
w, h = w1data.shape                                                                                                                                                                                            
width_index   = np.array(range(w//side)) * side                                                                                                                                                             
height_index  = np.array(range(h//side)) * side                                                                                                                                                             

def assign_patch(patch, median, side):                                                                                                                                                                     
    """Break this loop out to prevent 4 nested 'for' loops"""                                                                                                                                              
    for j in range(side):                                                                                                                                                                                  
        for i in range(side):                                                                                                                                                                              
            patch[i,j] = median                                                                                                                                                                            
    return patch                                                                                                                                                                                           

for width in width_index:                                                                                                                                                                                  
    for height in height_index:                                                                                                                                                                            
        patch  = w1masked[width:width+side, height:height+side]                                                                                                                                                  
        median = np.median(patch)                                                                                                                                                                          
        assign_patch(patch, median, side)                                                                           

plt.imshow(w1masked)
plt.show()

问题是，当我使用通用数组作为输入图像和掩码（注释掉的部分）时，它工作正常，但是当我使用FITS文件时，它会生成＆＃39; side-the-size补丁在输出图像上。我无法弄清楚这是怎么回事。

Answer 1

我不知道你的FITS文件是怎样的，但有几件事情突出：

np.median未考虑mask。事实上，在最近的NumPy版本中，如果尝试，这（正确）会打印一个警告。您应该使用np.ma.median代替。如果您要更新NumPy，您可能会看到：

用户警告：警告：＆＃39;分区＆＃39;将忽略＆＃39;掩码＆＃39; MaskedArray。

当您知道可以使用切片分配时，assign_patch函数是不必要的：

w1masked[width:width+side, height:height+side] = median
# instead of "assign_patch(patch, median, side)"

这比使用双循环替换每个值要快得多。

我认为问题实际上是因为您使用的是np.median而不是np.ma.median。屏蔽像素可能包含许多值，包括nan，0，inf，...因此，如果将这些值考虑在内（当它们应被忽略时）可以产生任何类型问题，特别是median开始返回nan或类似情况。

更一般地说，如果你真的想要一个中值滤波器，你不能只计算一个补丁的中位数，并用该中位数替换补丁中的所有值。您应该使用中值过滤器来考虑掩码。不幸的是，我从来没有在任何广泛的Python包中实现过这样的过滤器。但是，如果你有numba，你可以查看我的numbamisc的一个（非常实验！）包，其中包含考虑了掩码的median_filter。

中值过滤器在FITS文件上产生意外结果

1 个答案: