用于重新投影、拼接和显示天文图像的蒙太奇工具包。
Montage的Python项目详细描述
蒙太奇是一个用于镶嵌和可视化天文图像的工具包。 它包含数十个用于重新投影fits图像和数据立方体的例程， 为一组重新投影的图像匹配背景，用 适当注意加权，并将结果可视化 覆盖（源目录、图像集元数据、坐标网格）。
所有的标准投影都是可用的，加上一些特殊的投影 （healpix和wwt toast）。还支持焦平面畸变模型 使用SAO WCS库。
重新投影
不同的用例最好使用定制的方法 图像重投影和蒙太奇有四个：
- MProject，它处理所有的投影，并且可靠地保护通量。 虽然最灵活，但也是最慢的。
- mprojectpp，它也可以节省流量，速度更快，但仅限于 支持一些（相切平面）投影。但是，因为谭是 到目前为止最常用的投影，是常用的。
- mprojectql并不是100%节省流量，而是三者中最快的。 它支持所有投影，算法与 被草屑包裹使用。虽然理论上不是通量守恒的， 到目前为止所有的测试都发现它的输出与 以上程序。
- mprojectcube是mproject的一个变体，它扩展并优化了 图像立方体（具有第三/第四维度的图像）。
背景匹配
蒙太奇依赖于在 用于匹配背景的单个图像。图像 分别计算并拟合差异（以获得偏移级别 然后使用全局松弛技术 确定要应用的最佳单个图像偏移以最小化 整体差异。
各种仪器和观察异常（如持续性问题 和短暂的空气辉光）在单独的图像中可以破坏这一点 但它仍然会生产出最好的模型 那些文物是事先被移走的。
最后拼接的涂层
在整个再投影和修正过程中，个人 保持像素权重。这包括任何输入权重 可能已经给出了（重新投影算法支持这个）并且 跟踪图像边缘和周围的分数像素效果 图像中的任何“洞”。
最后的涂层在涂层时考虑了这个权重 涂层过程可以有不同的形式（总和，平均， 虽然默认值是一个简单的 图像数据代表通量的正常情况下的平均值 密度。
可视化
主蒙太奇可视化程序（mviewer）可以生成png或 单个图像（灰度或伪彩色）或 三个图像（红色、绿色、蓝色）加上任意数量的叠加。
MViewer常用的一些辅助蒙太奇工具包括：
- msubimage，根据 天空位置或像素范围。
- mshrink，缩小（或展开）a fits image through（分数） 像素复制。
- mhistogram，它可以预先生成mviewer使用的直方图。 mviewer可以为单个 但使用mhistogram，同样的拉伸可以应用于 一组图像（例如用于显示的平铺）。
辅助工具
还有一些其他支持工具，主要反映了一些问题 在使用图像集的过程中出现的问题：
- mimgtbl，它扫描目录/树以查找符合以下条件的图像 标题中的WCS。最常用于结构化集合 在单个子目录中，作为上述处理的一部分。
- MGTHDR/MPUTHDR，用于固定错误拟合标题。mgethdr拉 整个文件将头放在可编辑的文本文件中，然后 mputhdr可用于使用 作为替换页眉的编辑文本。
- 米克斯南。有很多数据，像素应该是 “blank”（即浮点nan值）存储为一些 其他值（通常为零）。这个程序可以用来 把它修好。
- 执行官：镶嵌过程中的几个步骤包括 在图像列表上循环（重新投影、背景分析 以及背景校正）。蒙太奇包含执行过程 （例如mprojexec）简化过程。
还有越来越多的其他这样的惯例。
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