如何检测图像中的2d高斯？

Question

假设我有这样的图像：

我想让一些高斯人适应这个形象。高斯数不是先验的。

这个问题通常是基于工具/软件的问题（比如我怎样通过使用......）

所以，我的问题是哪种方法可以很好地找到像这样的图像中的峰值并适合椭圆。

文献中这个问题的名称/解决方案是什么？

双变量高斯拟合/椭圆拟合/模式搜索（均值漂移）/多变量kde /高斯混合...？

我的最终目标是在天文图像中找到点源，我知道CLEAN算法和sextractor工具。

注意：简要描述算法的答案会更有帮助。

Answer 1

Sextractor显然是这里的参考。另一种选择是photutils，Astropy附属项目：

• 它提供source detection方法，这似乎运作得相当好。同样在最近的0.2版本中添加了一个去混合函数。
• 它还提供了一些测光功能，例如Gaussian PSF。

这是一个年轻的软件包，所以应该小心使用，但它可以做得很好（这也取决于你的数据）。 还有一些使用先验（位置，形状）的软件，例如TPHOT（1505.02516，我不能发布更多链接......但应该很容易找到）。