Box 2 Dカーネル

class astropy.convolution.Box2DKernel(width, **kwargs)

ベースクラス: astropy.convolution.core.Kernel2D

2 D直方体フィルタコア。

直方体フィルタまたはランレングス平均値は平滑フィルタである.これは等方性ではなく、同じデータに繰り返し適用されるときにアーティファクトが生成される可能性がある。

デフォルトの場合，Boxカーネルは使用する. linear_interp 離散化モデルは，非平行移動，均一な大きさのカーネルを許す.これは，エッジ画素を1/2で重み付けすることで実現される.

パラメータ

width番号をつける

フィルタコアの幅。

mode文字列、オプション

以下の離散化モデルの1つ：

• “センター”

  箱の中心の値をとることでモデルを離散化する.

• ‘LINEAR_INTERP’(デフォルト値)

  箱角の値間で双線形補間を行うことでモデルを離散化する.

• “過サンプリング”

  過サンプリンググリッド上の平均値をとることでモデルを離散化する.

• “統合”

  ボックス上にモデルを統合することでモデルを離散化する.

factor数字、オプション

オーバーサンプリング係数。デフォルト因子=10。

参考

Gaussian2DKernel, Tophat2DKernel, RickerWavelet2DKernel, Ring2DKernel

TrapezoidDisk2DKernel, AiryDisk2DKernel, Moffat2DKernel

実例.

カーネル応答：

import matplotlib.pyplot as plt
from astropy.convolution import Box2DKernel
box_2D_kernel = Box2DKernel(9)
plt.imshow(box_2D_kernel, interpolation='none', origin='lower',
           vmin=0.0, vmax=0.015)
plt.xlim(-1, 9)
plt.ylim(-1, 9)
plt.xlabel('x [pixels]')
plt.ylabel('y [pixels]')
plt.colorbar()
plt.show()

(png, svg, pdf)