Sextractor - 版本历史

2020年9月29日 (二) 12:22 Renhao

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	第七步，清洗：		第七步，清洗：
	删除一些可能误判的目标源，收到CLEAN和CLEAN_PARAM影响，调低CLEAN_PARAM可以提高CLEAN效率，通常在0.1-10之间。		删除一些可能误判的目标源，受到CLEAN和CLEAN_PARAM影响，调低CLEAN_PARAM可以提高CLEAN效率，通常在0.1-10之间。

	第八步，测光：		第八步，测光：

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	BACK_SIZE如果选取过小，背景值会混入目标源的部分流量。如果选取过大，会缺乏对小尺度变化的考虑。BACK_SIZE应当要比目标源的像素更大。通过BACK_FILTERSIZE可以控制对背景图层的滤波器大小。如果将BACK_TYPE设置为MANUAL，那么背景值就等于BACK_VALUE。		BACK_SIZE如果选取过小，背景值会混入目标源的部分流量。如果选取过大，会缺乏对小尺度变化的考虑。BACK_SIZE应当要比目标源的像素更大。通过BACK_FILTERSIZE可以控制对背景图层的滤波器大小。如果将BACK_TYPE设置为MANUAL，那么背景值就等于BACK_VALUE。

	~~随后即进行~~第二步，扣除背景。		第二步，扣除背景。

	第三步，滤波：		第三步，滤波：

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	显然，这是最关键的一步，受输入参数BACK_SIZE、BACK_FILTERSIZE、BACK_TYPE、BACK_VALUE影响。如果将BACK_SIZE设置为AUTO模式，则SE会根据BACK_SIZE的大小计算出每一个BACK_SIZE范围内的背景值，具体算法为：首先计算BACK_SIZE区域内像素值的平均值和标准差，接着丢弃异常值，并重新计算标准差、中位数。重复上述步骤，直到剩余像素值处于±3个标准差内，如果每次迭代时标准差减少量小于20%，可以判定为这一块区域是密集的。每一块BACK_SIZE区域的背景值计算方法为：		显然，这是最关键的一步，受输入参数BACK_SIZE、BACK_FILTERSIZE、BACK_TYPE、BACK_VALUE影响。如果将BACK_SIZE设置为AUTO模式，则SE会根据BACK_SIZE的大小计算出每一个BACK_SIZE范围内的背景值，具体算法为：首先计算BACK_SIZE区域内像素值的平均值和标准差，接着丢弃异常值，并重新计算标准差、中位数。重复上述步骤，直到剩余像素值处于±3个标准差内，如果每次迭代时标准差减少量小于20%，可以判定为这一块区域是密集的。每一块BACK_SIZE区域的背景值计算方法为：
	非密集区域：背景值=mean		非密集区域：背景值=mean
	密集区域=2.5median-1.5mean。		密集区域：背景值=2.5median-1.5mean。
	BACK_SIZE如果选取过小，背景值会混入目标源的部分流量。如果选取过大，会缺乏对小尺度变化的考虑。BACK_SIZE应当要比目标源的像素更大。通过BACK_FILTERSIZE可以控制对背景图层的滤波器大小。如果将BACK_TYPE设置为MANUAL，那么背景值就等于BACK_VALUE。		BACK_SIZE如果选取过小，背景值会混入目标源的部分流量。如果选取过大，会缺乏对小尺度变化的考虑。BACK_SIZE应当要比目标源的像素更大。通过BACK_FILTERSIZE可以控制对背景图层的滤波器大小。如果将BACK_TYPE设置为MANUAL，那么背景值就等于BACK_VALUE。

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Sextractor（后文简称SE）按照如下的顺序运行：背景估计和RMS噪声计算、扣除背景、滤波、定位目标源、分离目标源、获取目标源的形状和位置、清洗、测光、区分星点和星系、生成输出参数表。接下来会按顺序探讨影响每个步骤的输入参数。

在开始使用SE之前，如果你希望输出一些需要.psf文件的参数，例如RA，DEC等，如果直接运行SE，会提示找不到default.psf文件，解决办法就是在使用SE之前先使用PSFex软件获取目标图像数据的.psf文件。

第一步，背景估计和RMS噪声计算：
显然，这是最关键的一步，受输入参数BACK_SIZE、BACK_FILTERSIZE、BACK_TYPE、BACK_VALUE影响。如果将BACK_SIZE设置为AUTO模式，则SE会根据BACK_SIZE的大小计算出每一个BACK_SIZE范围内的背景值，具体算法为：首先计算BACK_SIZE区域内像素值的平均值和标准差，接着丢弃异常值，并重新计算标准差、中位数。重复上述步骤，直到剩余像素值处于±3个标准差内，如果每次迭代时标准差减少量小于20%，可以判定为这一块区域是密集的。每一块BACK_SIZE区域的背景值计算方法为：
非密集区域：背景值=mean
密集区域=2.5*median-1.5*mean。
BACK_SIZE如果选取过小，背景值会混入目标源的部分流量。如果选取过大，会缺乏对小尺度变化的考虑。BACK_SIZE应当要比目标源的像素更大。通过BACK_FILTERSIZE可以控制对背景图层的滤波器大小。如果将BACK_TYPE设置为MANUAL，那么背景值就等于BACK_VALUE。

随后即进行第二步，扣除背景。

第三步，滤波：
如果需要使用SE来侦测暗弱目标，那么必须在扣除背景之后进行滤波，即第三步不是非强制的。
滤波主要受到FILTER_NAME、FILTER_THRESH影响，即主要是滤波器的选择（包括滤波器类型和滤波器大小）以及滤波器阈值的设置。SE中有四种常用的滤波：中值滤波、高斯滤波、tophat滤波、mexhat滤波。
中值滤波：适用于减少测光时ringing效应。
高斯滤波：用于FWHM为1.5~5时检测暗弱目标。
tophat滤波：用于检测弥散、低面亮度目标源，需要调低THRESHOLD。
mexhat滤波：用于FWHM为1.5~5时检测星点密集的区域，需要调高THRESHOLD。
滤波器大小的选择取决于实际图像的FWHM。
注：Dual image模式下滤波只对detection image有效。

第四步，定位目标源：
DETECT_THRESH用于设置阈值，使所有像素高于多少倍标准差的背景值，即控制灵敏度。
调高DETECT_MINAREA以用于检测明亮目标源、大的目标源、提高检测精确度，通常设置为1-5个像素。

第五步，分离目标源：
受DEBLEND_MINCONT、DEBLEND_NTHRESH控制。
DEBLEND_NTHRESH通常来说值最好为32，如果图片动态范围很高，则可以调高，如果值过小，那么分离目标源无法获得太好的效果。
DEBLEND_MINCONT通常为0.001~0.01，如果设置为0，Deblend效果会十分明显，将最暗弱的局部波动也纳入考虑；如果设置为1，就不会分离目标源。

第六步，获取目标源的位置和形状

第七步，清洗：
删除一些可能误判的目标源，收到CLEAN和CLEAN_PARAM影响，调低CLEAN_PARAM可以提高CLEAN效率，通常在0.1-10之间。

第八步，测光：
主要受到不同模式测光半径模式的选择，分为ISO，ISOCOR，AUTO，BEST，主要受到PHOT_AUTOPARAMS，PHOT_AUTOAPERS，影响，不同类型的半径对应不同的两个参数，即_AUTOPARAMS,_AUTOAPERS，前者控制半径影响因素k以及最小半径，后者控制最小孔径。评估AUTOPARAMS优劣的办法是生成APERTURES的检测图像，观察是否包含过多的相邻目标。

第九步，区分星点和星系：
应当设置准确的SEEING_FWHM。

第十步，生成输出参数表：
部分输出参数如下：
MU_MAX：最亮像素的表面亮度，单位：mag×arcsec^-2
MU_THRESHOLD：和阈值相一致的表面亮度，用于反映阈值的设置是否遵循了背景的RMS，单位：mag×arcsec^-2
FLUX_ISO：isophotal模式测光下下的流量
FLUXERR_ISO：FLUX_ISO的RMS误差
MAG_ISO：Isophotal 光度
MAGERR_ISO：MAG_ISO的RMS误差
ISOCOR AUTO BEST APER PRTRO格式类似。
X_IMAGE/Y_IMAGE：目标的x/y坐标，单位：pixel
X_IMAGE_DBL/Y_IAMGE_DBL：双精度的X_IMAGE/Y_IMAGE
X_WORLD/Y_WORLD：目标重心的坐标，单位：°
XPEAK_WORLD/YPEAK_WORLD：最亮像素的x/y坐标，单位：°
ALPHAPEAK_SKY/DELTAPEAK_SKY：最亮像素的RA/DEC（native）单位°
J2000，B1950格式相同。
ALPHA_SKY/DELTA_SKY：重心的RA/DEC
A_IMAGE：长轴，单位：pixel
B_IMAGE：短轴，单位：pixel
THETA_IMAGE：position angle 单位：°
ELONGATION：A_IMAGE/B_IMAGE
ELLIPTICITY：1-B_IMAGE/A_IMAGE
FWHM_IMAGE：FHWM大小，单位：pixel
FWHM_WORLD：FHWM大小，单位：°
PETRO_RADIUS：petro半径大小
FLUX_PETRO：petro半径内的流量
FLUX_RADIUS：有效半径，单位：pixel
CLASS_STAR：区分是星点1还是非星点0
PIXEL_SCALE：像素的尺寸，单位：arcsec
SEEING_FWHM：FWHM，单位：arcsec
FLAG：内部标签值

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