我有两个不同波长的拟合图像。它们具有不同的角分辨率。我想将较高分辨率的图像卷积到较低分辨率的图像。我尝试过 astropy.convolution.convolve 和 astropy.volving.Gaussian2DKernel。1600nm 的分辨率为 0.184",606nm 的分辨率为 0.124"。所以我认为内核的分辨率应该是0.136”。然后我尝试了以下代码:import osfrom astropy.io import fits from astropy.convolution import Gaussian2DKernel from astropy.convolution import convolve kernel = Gaussian2DKernel(x_stddev=0.136) hdu = fits.open('/Users/lpr/Data/fits/pridata/goodsn_f606/606.fits')[0] img = hdu.data astropy_conv = convolve(img,kernel) hdu.data = astropy_conv hdu.writeto('/Users/lpr/Data/fits/expdata/CONVOLIMAGE/convolved_606.fits') print('done') 当然,这是错误的。较高的分辨率(606)几乎没有变化。然后我意识到我将两种不同类型的东西进行了卷积。一个是通量(或电子/秒),另一个是内核。现在我不知道如何将较高分辨率的图像与较低分辨率的图像相匹配。谢谢你回答我的问题!
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