IPP Software Navigation Tools IPP Links Communication Pan-STARRS Links

Ignore:
Timestamp:
Mar 5, 2012, 5:19:48 PM (14 years ago)
Author:
mhuber
Message:

merging latest r33407 trunk changes to meh_branches/ppstack_test

Location:
branches/meh_branches/ppstack_test
Files:
3 edited

Legend:

Unmodified
Added
Removed
  • branches/meh_branches/ppstack_test

  • branches/meh_branches/ppstack_test/psModules

  • branches/meh_branches/ppstack_test/psModules/src/detrend/pmPattern.c

    r27676 r33415  
    66
    77#include "pmPattern.h"
     8
     9#define PATTERN_ROW_BKG_FIX 1
    810
    911
     
    8991    psImageInit(corr, NAN);
    9092
     93#ifdef PATTERN_ROW_BKG_FIX
     94    // CZW: 2011-11-30
     95    // Define the vectors to hold the "x" and "y" slope trends.
     96    // Briefly, the slope trend in the y-axis is a due to variations in the 0-th order term
     97    // of the PATTERN.ROW fit between individual rows across the cell.  Similarly, the 1-st
     98    // order term of the PATTERN.ROW fit defines the trend in the x-axis (as that's what we
     99    // are fitting with PATTERN.ROW in the first place).  However, the thing we're trying to
     100    // fix with PATTERN.ROW is the detector level bias wiggles.  These should be overlaid on
     101    // the true sky level.  Therefore, simply applying the PATTERN.ROW correction will
     102    // introduce cell-to-cell sky variations as these two trends are removed.  To avoid this,
     103    // We store the 0th and 1st order values used for each row, and then fit a polynomial to
     104    // these results.  By re-adding these systematic trends back, we can remove the row-to-row
     105    // variations without improperly removing the real sky trend.
     106    psVector *yaxisData = psVectorAlloc(numRows, PS_TYPE_F32); // Data to fit to the constant term
     107    psVector *yaxisMask = psVectorAlloc(numRows, PS_TYPE_VECTOR_MASK); // Mask for rows with no fit
     108    psVector *xaxisData = psVectorAlloc(numRows, PS_TYPE_F32); // Data to fit to the linear term
     109    psVectorInit(yaxisMask, 0);
     110#endif
    91111    for (int y = 0; y < numRows; y++) {
    92112        psVectorInit(clipMask, 0);
     
    105125            // Not enough points to fit
    106126            patternMaskRow(ro, y, maskBad);
     127#ifdef PATTERN_ROW_BKG_FIX
     128            // Ignore this row in our subsequent fits, because the fit failed.
     129            yaxisMask->data.PS_TYPE_VECTOR_MASK_DATA[y] = 0xFF;
     130#endif
    107131            continue;
    108132        }
     
    111135            psErrorClear();
    112136            patternMaskRow(ro, y, maskBad);
    113             continue;
    114         }
    115 
    116         poly->coeff[0] -= background;
     137#ifdef PATTERN_ROW_BKG_FIX
     138            // Ignore this row in our subsequent fits, because the fit failed.
     139            yaxisMask->data.PS_TYPE_VECTOR_MASK_DATA[y] = 0xFF;
     140#endif
     141            continue;
     142        }
     143#ifndef PATTERN_ROW_BKG_FIX
     144        poly->coeff[0] -= background;
     145#else
     146        // Store the results we found for this row.
     147        yaxisData->data.F32[y] = poly->coeff[0];
     148        xaxisData->data.F32[y] = poly->coeff[1];
     149        psTrace("pattern",1,"%d %g %g\n",y,poly->coeff[0],poly->coeff[1]);
     150       
     151        //      yaxisData->data.F32[y] = 0.0;
     152/*      xaxisData->data.F32[y] = 0.0; */
     153       
     154#endif
    117155        memcpy(corr->data.F64[y], poly->coeff, (order + 1) * PSELEMTYPE_SIZEOF(PS_TYPE_F64));
    118156        psVector *solution = psPolynomial1DEvalVector(poly, indices); // Solution vector
     
    121159            psErrorClear();
    122160            patternMaskRow(ro, y, maskBad);
     161#ifdef PATTERN_ROW_BKG_FIX
     162            yaxisMask->data.PS_TYPE_VECTOR_MASK_DATA[y] = 0xFF;
     163#endif
    123164            continue;
    124165        }
     
    126167        for (int x = 0; x < numCols; x++) {
    127168            image->data.F32[y][x] -= solution->data.F32[x];
     169            psTrace("pattern",5,"A: %d %d %g\n",x,y,solution->data.F32[x]);
    128170        }
    129171        psFree(solution);
    130172    }
    131173
     174#ifdef PATTERN_ROW_BKG_FIX
     175    // Put the global trends back that were removed by the PATTERN.ROW correction.
     176    // Set up the indices for the polynomial
     177    psVector *yaxisIndices = psVectorAlloc(numRows, PS_TYPE_F32);
     178    norm = 2.0 / (float)numRows;
     179    for (int y = 0; y < numRows; y++) {
     180      yaxisIndices->data.F32[y] = y * norm - 1.0;
     181      psTrace("psModules.detrend.pattern",10,"%d %f %f\n",y,yaxisIndices->data.F32[y],yaxisData->data.F32[y]);
     182    }
     183
     184    // Fit the trend of the constant term, producing the y-axis global trend
     185    psStatsInit(clip);
     186    psPolynomial1D *yaxisPoly = psPolynomial1DAlloc(PS_POLYNOMIAL_ORD, 1); // Polynomial to fit.
     187    if (!psVectorClipFitPolynomial1D(yaxisPoly,clip,yaxisMask,0xFF,yaxisData, NULL, yaxisIndices)) {
     188      psWarning("Unable to fit polynomial to y-axis trend");
     189      psErrorClear();
     190      // If we've failed, we need to do something, so add back in the background level, and
     191      // expect that the final image will have background mismatches.
     192      for (int y = 0; y < numRows; y++) {
     193        for (int x = 0; x < numCols; x++) {
     194          image->data.F32[y][x] += background;
     195          corr->data.F64[y][0]  -= background;
     196        }
     197      }
     198    }
     199    else {
     200      psVector *solution = psPolynomial1DEvalVector(yaxisPoly,yaxisIndices);
     201      if (!solution) {
     202        psWarning("Unable to evaluate polynomial");
     203        psErrorClear();
     204        // If we've failed, we need to do something, so add back in the background level, and
     205        // expect that the final image will have background mismatches.
     206        for (int y = 0; y < numRows; y++) {
     207          for (int x = 0; x < numCols; x++) {
     208            image->data.F32[y][x] += background;
     209            corr->data.F64[y][0]  -= background;
     210          }
     211        }
     212      }
     213      else {
     214        for (int y = 0; y < numRows; y++) {
     215          for (int x = 0; x < numCols; x++) {
     216            image->data.F32[y][x] += solution->data.F32[y];
     217            corr->data.F64[y][0]  -= solution->data.F32[y];
     218            psTrace("pattern",5,"B: %d %d %g\n",x,y,solution->data.F32[x]);
     219          }
     220        }
     221      }
     222      psFree(solution);
     223    }     
     224
     225    // Fit the trend of the linear term, producing the x-axis global trend
     226    // We can use the same mask vector, as the same rows failed the row-fit earlier.
     227    psStatsInit(clip);
     228    psPolynomial1D *xaxisPoly = psPolynomial1DAlloc(PS_POLYNOMIAL_ORD, 1); // Polynomial to fit.
     229    if (!psVectorClipFitPolynomial1D(xaxisPoly,clip,yaxisMask,0xFF,xaxisData, NULL, yaxisIndices)) {
     230      psWarning("Unable to fit polynomial to x-axis trend");
     231      psErrorClear();
     232    }
     233    else {
     234      psVector *solution = psPolynomial1DEvalVector(xaxisPoly,yaxisIndices);
     235      if (!solution) {
     236        psWarning("Unable to evaluate polynomial");
     237        psErrorClear();
     238      }
     239      else {
     240        for (int y = 0; y < numRows; y++) {
     241          for (int x = 0; x < numCols; x++) {
     242            image->data.F32[y][x] += solution->data.F32[y] * indices->data.F32[x];
     243            corr->data.F64[y][1]  -= solution->data.F32[y] ;
     244            psTrace("pattern",5,"C: %d %d %g %g\n",x,y,solution->data.F32[x],indices->data.F32[x]);
     245          }
     246        }
     247      }
     248      psFree(solution);
     249    }
     250    psFree(yaxisPoly);
     251    psFree(xaxisPoly);
     252    psFree(yaxisIndices);
     253    psFree(yaxisMask);
     254    psFree(yaxisData);
     255    psFree(xaxisData);
     256    // End PATTERN_ROW_BKG_FIX global trend replacement
     257#endif
     258   
    132259    psMetadataAddImage(ro->analysis, PS_LIST_TAIL, PM_PATTERN_ROW_CORRECTION, PS_META_REPLACE,
    133260                       "Pattern row correction", corr);
     
    382509
    383510
     511
     512bool pmPatternContinuity(pmChip *chip, const psVector *tweak, psStatsOptions bgStat, psStatsOptions cellStat,
     513                         psImageMaskType maskVal, psImageMaskType maskBad, int edgeWidth)
     514{
     515    PS_ASSERT_PTR_NON_NULL(chip, false);
     516    PS_ASSERT_VECTOR_NON_NULL(tweak, false);
     517    PS_ASSERT_VECTOR_SIZE(tweak, chip->cells->n, false);
     518    PS_ASSERT_VECTOR_TYPE(tweak, PS_TYPE_U8, false);
     519
     520    int numCells = tweak->n;            // Number of cells
     521
     522    psVector *meanMask = psVectorAlloc(numCells, PS_TYPE_VECTOR_MASK); // Mask for means
     523    psVectorInit(meanMask, 0);
     524
     525    // Mask bits
     526    enum {
     527        PM_PATTERN_IGNORE = 0x01,       // Ignore this cell
     528        PM_PATTERN_TWEAK  = 0x02,       // Tweak this cell
     529        PM_PATTERN_ERROR  = 0x04,       // Error in calculating background
     530        PM_PATTERN_ALL    = 0xFF,       // All causes
     531    };
     532
     533    // Count number of cells to tweak
     534    int numTweak = 0;                   // Number of cells to tweak
     535    int numIgnore = 0;                  // Number of cells to ignore
     536    for (int i = 0; i < numCells; i++) {
     537        pmCell *cell = chip->cells->data[i]; // Cell of interest
     538        if (!cell || !cell->data_exists || !cell->process ||
     539            cell->readouts->n == 0 || cell->readouts->n > 1 || !cell->readouts->data[0]) {
     540            numIgnore++;
     541            meanMask->data.PS_TYPE_VECTOR_MASK_DATA[i] = PM_PATTERN_IGNORE;
     542            continue;
     543        }
     544        if (tweak->data.U8[i]) {
     545            meanMask->data.PS_TYPE_VECTOR_MASK_DATA[i] = PM_PATTERN_TWEAK;
     546            numTweak++;
     547        }
     548    }
     549    if (numTweak == 0) {
     550        // Nothing to do
     551        psFree(meanMask);
     552        return true;
     553    }
     554
     555    // Measure mean of each cell edge, and use that to determine the cell offsets.
     556
     557    psStats *bgStats = psStatsAlloc(bgStat); // Statistics on background
     558    psRandom *rng = psRandomAlloc(PS_RANDOM_TAUS); // Random number generator
     559
     560    psRegion region = {0,0,0,0};
     561
     562    /* These images hold the edge data for the OTA structure.  */
     563    psImage *A = psImageAlloc(8,8,PS_TYPE_F64); // Top edge
     564    psImage *B = psImageAlloc(8,8,PS_TYPE_F64); // Bottom edge
     565    psImage *C = psImageAlloc(8,8,PS_TYPE_F64); // Right edge
     566    psImage *D = psImageAlloc(8,8,PS_TYPE_F64); // Left edge
     567    psImageInit(A,0.0);
     568    psImageInit(B,0.0);
     569    psImageInit(C,0.0);
     570    psImageInit(D,0.0);
     571   
     572    for (int i = 0; i < numCells; i++) {
     573        if (meanMask->data.PS_TYPE_VECTOR_MASK_DATA[i] & PM_PATTERN_IGNORE) {
     574            continue;
     575        }
     576        pmCell *cell = chip->cells->data[i]; // Cell of interest
     577        pmReadout *ro = cell->readouts->data[0]; // Readout of interest
     578
     579        psStatsInit(bgStats);
     580
     581        // Convert cell iterator i into an xy coordinate on the grid of cells
     582        int y = (i % 8);
     583        int x = (i - y) / 8;
     584       
     585        for (int j = 0; j < 4; j++) {
     586          if (j == 0) {  // Region B
     587            region = psRegionSet(0,ro->image->numCols,
     588                                 0,edgeWidth);
     589          }
     590          else if (j == 1) { // Region A
     591            region = psRegionSet(0,ro->image->numCols,
     592                                 ro->image->numRows - edgeWidth,ro->image->numRows);
     593          }
     594          else if (j == 2) { // Region D
     595            region = psRegionSet(0,edgeWidth,
     596                                 0,ro->image->numRows);
     597          }
     598          else if (j == 3) { // Region C
     599            region = psRegionSet(ro->image->numCols - edgeWidth,ro->image->numCols,
     600                                 0,ro->image->numRows);
     601          }
     602          psImage *subset  = psImageSubset(ro->image,region);
     603          psImage *submask = psImageSubset(ro->mask,region);
     604
     605          if (!psImageBackground(bgStats, NULL, subset, submask, maskVal, rng)) {
     606            psWarning("Unable to measure background for cell %d on edge %d\n", i, j);
     607            psErrorClear();
     608            meanMask->data.PS_TYPE_VECTOR_MASK_DATA[i] |= PM_PATTERN_ERROR;
     609            if (j == 0)      { B->data.F64[y][x] = NAN; }
     610            else if (j == 1) { A->data.F64[y][x] = NAN; }
     611            else if (j == 2) { C->data.F64[y][x] = NAN; }
     612            else if (j == 3) { D->data.F64[y][x] = NAN; }
     613            psFree(subset);
     614            psFree(submask);
     615            continue; // Move on to next edge, as only part of this cell may be a problem
     616          }
     617 
     618          // If the returned value is zero, assume something is wrong.  Do I still need this?
     619          if (psStatsGetValue(bgStats,bgStat) < 1e-6) {
     620            if (j == 0)      { B->data.F64[y][x] = NAN; }
     621            else if (j == 1) { A->data.F64[y][x] = NAN; }
     622            else if (j == 2) { C->data.F64[y][x] = NAN; }
     623            else if (j == 3) { D->data.F64[y][x] = NAN; }
     624          }
     625          // If we have an error for this cell/edge, make sure we mask the value
     626          if (meanMask->data.PS_TYPE_VECTOR_MASK_DATA[i] & PM_PATTERN_ERROR) {
     627            if (j == 0)      { B->data.F64[y][x] = NAN; }
     628            else if (j == 1) { A->data.F64[y][x] = NAN; }
     629            else if (j == 2) { C->data.F64[y][x] = NAN; }
     630            else if (j == 3) { D->data.F64[y][x] = NAN; }
     631          }
     632          else { // Set the value to match what we got from the edge box.
     633            if (j == 0)      { B->data.F64[y][x] = psStatsGetValue(bgStats,bgStat); }
     634            else if (j == 1) { A->data.F64[y][x] = psStatsGetValue(bgStats,bgStat); }
     635            else if (j == 2) { C->data.F64[y][x] = psStatsGetValue(bgStats,bgStat); }
     636            else if (j == 3) { D->data.F64[y][x] = psStatsGetValue(bgStats,bgStat); }
     637          }
     638
     639          for (int u = 0; u < subset->numCols; u++) {
     640            for (int v = 0; v < subset->numRows; v++) {
     641              psTrace("psModules.detrend.cont",10,"BOX: %d %d (%d %d) (%d %d) %f %d",
     642                      i,j,x,y,u,v,subset->data.F32[v][u],submask->data.PS_TYPE_IMAGE_MASK_DATA[v][u]);
     643            }
     644          }       
     645         
     646          psFree(subset);
     647          psFree(submask);
     648
     649        }
     650        psTrace("psModules.detrend.cont",5, "OTA: %d (%d %d) A: %f B: %f C: %f D: %f",
     651                i,x,y,
     652                A->data.F64[y][x],B->data.F64[y][x],C->data.F64[y][x],D->data.F64[y][x]);               
     653    }
     654    psFree(bgStats);
     655    psFree(rng);
     656
     657    // We've now allocated all the edge values, so we can now minimize the offsets.
     658    // This involves solving the equation A x = b, where
     659    // A is the (64x64 for GPC1) matrix containing the edges that match for each cell
     660    // x is the solution vector
     661    // b is the combination of offsets across each cell boundary for each cell.
     662    // Below "XX" is used as the matrix A, and "solution" is used as both b and x
     663    //   (due to the way psMatrixLUSolve operates).
     664    psVector *solution = psVectorAlloc(64,PS_TYPE_F64);
     665    psImage  *XX       = psImageAlloc(64,64,PS_TYPE_F64);
     666    psVectorInit(solution,0.0);
     667    psImageInit(XX,0.0);
     668   
     669    for (int i = 0; i < numCells; i++) {
     670      // Accumulate all the possible edge differences we can for this cell.
     671      // As we do so, make a note of the correlations by incrementing the element of the matrix.
     672      int y = (i % 8);
     673      int x = (i - y) / 8;
     674      int j;
     675      double critical_value = 0.0;
     676      if (meanMask->data.PS_TYPE_VECTOR_MASK_DATA[i] & PM_PATTERN_IGNORE) {
     677        continue;
     678      }
     679      if (x + 1 < 8) {  // We have a neighbor adjacent in the +x direction
     680        j = 8 * (x + 1) + y; // Determine that neighbor's index
     681        if (fabs(C->data.F64[y][x]) > fabs(D->data.F64[y][x+1])) {
     682          critical_value = 2.0 * fabs(D->data.F64[y][x+1]);
     683        }
     684        else {
     685          critical_value = 2.0 * fabs(C->data.F64[y][x]);
     686        }
     687        if (critical_value < 25) { critical_value = 25; }
     688        psTrace("psModules.detrend.cont",5,"CmD %d %d %d %d %g %g %g", // diagnostic
     689                i,x,y,j,
     690                C->data.F64[y][x],
     691                D->data.F64[y][x+1],
     692                critical_value
     693                );
     694        if (!(meanMask->data.PS_TYPE_VECTOR_MASK_DATA[j] & PM_PATTERN_IGNORE)&&  // If there are no errors with the neighbor,
     695            (isfinite(C->data.F64[y][x]))&&(isfinite(D->data.F64[y][x+1]))&&     // and all edges have valid values,
     696            (fabs(C->data.F64[y][x] - D->data.F64[y][x+1]) < critical_value)     // and there are no large discontinuities,
     697            ) {   
     698          solution->data.F64[i] += C->data.F64[y][x] - D->data.F64[y][x+1];     // Take the difference
     699          XX->data.F64[i][i] += 1;                                              // increment our relation with ourself
     700          XX->data.F64[i][j] += -1;                                             // decrement our relation with the neighbor
     701        }
     702      }
     703      if (x - 1 > -1) { // etc.
     704        j = 8 * (x - 1) + y;
     705        if (fabs(C->data.F64[y][x-1]) > fabs(D->data.F64[y][x])) {
     706          critical_value = 2.0 * fabs(D->data.F64[y][x]);
     707        }
     708        else {
     709          critical_value = 2.0 * fabs(C->data.F64[y][x-1]);
     710        }
     711        if (critical_value < 25) { critical_value = 25; }
     712        psTrace("psModules.detrend.cont",5,"DmC %d %d %d %d %g %g %g",
     713                i,x,y,j,
     714                D->data.F64[y][x],
     715                C->data.F64[y][x-1],
     716                critical_value
     717                );
     718
     719        if (!(meanMask->data.PS_TYPE_VECTOR_MASK_DATA[j] & PM_PATTERN_IGNORE)&&
     720            (isfinite(D->data.F64[y][x]))&&(isfinite(C->data.F64[y][x-1]))&&
     721            (fabs(D->data.F64[y][x] - C->data.F64[y][x-1]) < critical_value)
     722            ) {
     723          solution->data.F64[i] += D->data.F64[y][x] - C->data.F64[y][x-1];
     724          XX->data.F64[i][i] += 1;
     725          XX->data.F64[i][j] += -1;
     726        }
     727      }
     728      if (y + 1 < 8) {
     729        j = 8 * x + (y + 1);
     730        psTrace("psModules.detrend.cont",5,"AmB %d %d %d %d %g %g",
     731                i,x,y,j,
     732                A->data.F64[y][x],
     733                B->data.F64[y+1][x]
     734                );
     735        if (fabs(A->data.F64[y][x]) > fabs(B->data.F64[y+1][x])) {
     736          critical_value = 2.0 * fabs(B->data.F64[y+1][x]);
     737        }
     738        else {
     739          critical_value = 2.0 * fabs(A->data.F64[y][x]);
     740        }
     741        if (critical_value < 25) { critical_value = 25; }
     742        if (!(meanMask->data.PS_TYPE_VECTOR_MASK_DATA[j] & PM_PATTERN_IGNORE)&&
     743            (isfinite(A->data.F64[y][x]))&&(isfinite(B->data.F64[y+1][x]))&&
     744            (fabs(A->data.F64[y][x] - B->data.F64[y+1][x]) < critical_value)
     745            ) {
     746          solution->data.F64[i] += A->data.F64[y][x] - B->data.F64[y+1][x];
     747          XX->data.F64[i][i] += 1;
     748          XX->data.F64[i][j] += -1;
     749        }
     750      }
     751      if (y - 1 > -1) {
     752        j = 8 * x +  (y - 1);
     753        psTrace("psModules.detrend.cont",5,"BmA %d %d %d %d %g %g",
     754                i,x,y,j,
     755                B->data.F64[y][x],
     756                A->data.F64[y-1][x]
     757                );
     758        if (fabs(A->data.F64[y-1][x]) > fabs(B->data.F64[y][x])) {
     759          critical_value = 2.0 * fabs(B->data.F64[y][x]);
     760        }
     761        else {
     762          critical_value = 2.0 * fabs(A->data.F64[y-1][x]);
     763        }
     764        if (critical_value < 25) { critical_value = 25; }
     765        if (!(meanMask->data.PS_TYPE_VECTOR_MASK_DATA[j] & PM_PATTERN_IGNORE)&&
     766            (isfinite(B->data.F64[y][x]))&&(isfinite(A->data.F64[y-1][x]))&&
     767            (fabs(B->data.F64[y][x] - A->data.F64[y-1][x]) < critical_value)
     768            ) {
     769          solution->data.F64[i] += B->data.F64[y][x] - A->data.F64[y-1][x];
     770          XX->data.F64[i][i] += 1;
     771          XX->data.F64[i][j] += -1;
     772        }
     773      }
     774    }
     775    double max_XX = 0;
     776    double solution_V = 0;
     777    int i_peak = -1;
     778    for (int i = 0; i < numCells; i++) { // If any cells have no value of themself, set the matrix to 1.0.
     779      if (XX->data.F64[i][i] == 0.0) {
     780        XX->data.F64[i][i] = 1.0;
     781      }
     782      if (XX->data.F64[i][i] > max_XX) {
     783        max_XX = XX->data.F64[i][i];
     784        solution_V = solution->data.F64[i];
     785        i_peak = i;
     786      }
     787    }
     788    psTrace("psModules.detrend.cont",5,"fixed point: %d %g\n",
     789            i_peak,solution_V);
     790
     791    for (int i = 0; i < numCells; i++) {
     792/*        if (!((XX->data.F64[i][i] == 1.0)&& */
     793/*          (solution->data.F64[i] == 0.0))) { */
     794        solution->data.F64[i] -= solution_V;
     795        if (i != i_peak) {
     796          for (int j = 0; j < numCells; j++) {
     797            XX->data.F64[i][j] -= XX->data.F64[i_peak][j];
     798          }
     799        }
     800/*        } */
     801    }
     802    for (int i = 0; i < numCells; i++) {
     803      XX->data.F64[i_peak][i] = 0.0;
     804    }
     805    XX->data.F64[i_peak][i_peak] = 1.0;
     806   
     807   
     808#if (1)
     809    for (int i = 0; i < numCells; i++) { // print matrix A
     810      psTrace("psModules.detrend.cont",5,"A: %3d % 2.0f % 2.0f % 2.0f % 2.0f % 2.0f % 2.0f % 2.0f % 2.0f % 2.0f % 2.0f % 2.0f % 2.0f % 2.0f % 2.0f % 2.0f % 2.0f % 2.0f % 2.0f % 2.0f % 2.0f % 2.0f % 2.0f % 2.0f % 2.0f % 2.0f % 2.0f % 2.0f % 2.0f % 2.0f % 2.0f % 2.0f % 2.0f % 2.0f % 2.0f % 2.0f % 2.0f % 2.0f % 2.0f % 2.0f % 2.0f % 2.0f % 2.0f % 2.0f % 2.0f % 2.0f % 2.0f % 2.0f % 2.0f % 2.0f % 2.0f % 2.0f % 2.0f % 2.0f % 2.0f % 2.0f % 2.0f % 2.0f % 2.0f % 2.0f % 2.0f % 2.0f % 2.0f % 2.0f % 2.0f",
     811              i,
     812              XX->data.F64[i][0],             XX->data.F64[i][1],             XX->data.F64[i][2],             XX->data.F64[i][3],
     813              XX->data.F64[i][4],             XX->data.F64[i][5],             XX->data.F64[i][6],             XX->data.F64[i][7],
     814              XX->data.F64[i][8],             XX->data.F64[i][9],             XX->data.F64[i][10],            XX->data.F64[i][11],
     815              XX->data.F64[i][12],            XX->data.F64[i][13],            XX->data.F64[i][14],            XX->data.F64[i][15],
     816              XX->data.F64[i][16],            XX->data.F64[i][17],            XX->data.F64[i][18],            XX->data.F64[i][19],
     817              XX->data.F64[i][20],            XX->data.F64[i][21],            XX->data.F64[i][22],            XX->data.F64[i][23],
     818              XX->data.F64[i][24],            XX->data.F64[i][25],            XX->data.F64[i][26],            XX->data.F64[i][27],
     819              XX->data.F64[i][28],            XX->data.F64[i][29],            XX->data.F64[i][30],            XX->data.F64[i][31],
     820              XX->data.F64[i][32],            XX->data.F64[i][33],            XX->data.F64[i][34],            XX->data.F64[i][35],
     821              XX->data.F64[i][36],            XX->data.F64[i][37],            XX->data.F64[i][38],            XX->data.F64[i][39],
     822              XX->data.F64[i][40],            XX->data.F64[i][41],            XX->data.F64[i][42],            XX->data.F64[i][43],
     823              XX->data.F64[i][44],            XX->data.F64[i][45],            XX->data.F64[i][46],            XX->data.F64[i][47],
     824              XX->data.F64[i][48],            XX->data.F64[i][49],            XX->data.F64[i][50],            XX->data.F64[i][51],
     825              XX->data.F64[i][52],            XX->data.F64[i][53],            XX->data.F64[i][54],            XX->data.F64[i][55],
     826              XX->data.F64[i][56],            XX->data.F64[i][57],            XX->data.F64[i][58],            XX->data.F64[i][59],
     827              XX->data.F64[i][60],            XX->data.F64[i][61],            XX->data.F64[i][62],            XX->data.F64[i][63]
     828              );
     829    }
     830
     831    for (int i = 0; i < numCells; i++) { // print vector b
     832      psTrace("psModules.detrend.cont",5,"b: %d %f",
     833              i,
     834              solution->data.F64[i]
     835              );
     836    }
     837#endif   
     838   
     839    // Solve the Ax=b equation
     840    //    psMatrixLUSolve(XX,solution);
     841    psMatrixGJSolve(XX,solution);
     842#if (1)
     843    for (int i = 0; i < numCells; i++) { // print vector b
     844      psTrace("psModules.detrend.cont",5,"x: %d %f",
     845              i,
     846              solution->data.F64[i]
     847              );
     848    }
     849#endif
     850   
     851    /* old code to remove the minimum solution value from the set, to give a "minimal set of offsets." Mathematically unnecessary. */
     852/*     double min = 99e99; */
     853/*     for (int i = 0; i < numCells; i++) { */
     854/*       if (solution->data.F64[i] < min) { */
     855/*      min = solution->data.F64[i]; */
     856/*       } */
     857/*       psTrace("psModules.detrend.cont",5,"x: %d %f %f ", */
     858/*            i, */
     859/*            solution->data.F64[i],min */
     860/*            ); */
     861/*     } */
     862/*     for (int i = 0; i < numCells; i++) { */
     863/*      if (solution->data.F64[i] != 0.0) { */
     864/*        solution->data.F64[i] -= min; */
     865/*      } */
     866/*     } */
     867
     868    // Cleanup
     869    psFree(XX);
     870    psFree(A);
     871    psFree(B);
     872    psFree(C);
     873    psFree(D);
     874
     875    // Correct cells based on the offsets calculated, and store the result in the analysis metadata.
     876    for (int i = 0; i < numCells; i++) {
     877        if (meanMask->data.PS_TYPE_VECTOR_MASK_DATA[i] & PM_PATTERN_IGNORE) {
     878            continue;
     879        }
     880        if (!(meanMask->data.PS_TYPE_VECTOR_MASK_DATA[i] & PM_PATTERN_TWEAK)) {
     881            continue;
     882        }
     883        pmCell *cell = chip->cells->data[i]; // Cell of interest
     884        pmReadout *ro = cell->readouts->data[0]; // Readout of interest
     885
     886        float correction = solution->data.F64[i];
     887        const char *cellName = psMetadataLookupStr(NULL, cell->concepts, "CELL.NAME"); // Name of cell
     888        psLogMsg("psModules.detrend", PS_LOG_DETAIL, "Correcting background of cell %s by %f",
     889                 cellName, correction);
     890        psBinaryOp(ro->image, ro->image, "-", psScalarAlloc(correction, PS_TYPE_F32));
     891        psMetadataAddF32(ro->analysis, PS_LIST_TAIL, PM_PATTERN_CELL_CORRECTION, PS_META_REPLACE,
     892                         "Pattern cell correction solution", correction);
     893    }
     894
     895    psFree(solution);
     896    psFree(meanMask);
     897
     898    return true;
     899}
     900
     901bool pmPatternContinuityApply(pmReadout *ro, psImageMaskType maskBad)
     902{
     903    PM_ASSERT_READOUT_NON_NULL(ro, false);
     904    PM_ASSERT_READOUT_IMAGE(ro, false);
     905
     906    bool mdok;                          // Status of MD lookup
     907    float corr = psMetadataLookupF32(&mdok, ro->analysis, PM_PATTERN_CELL_CORRECTION); // Correction to apply
     908    if (!mdok) {
     909        // No correction to apply
     910        return true;
     911    }
     912
     913    psImage *image = ro->image, *mask = ro->mask; // Image and mask of interest
     914    int numCols = image->numCols, numRows = image->numRows; // Size of image
     915
     916    if (!isfinite(corr)) {
     917        for (int y = 0; y < numRows; y++) {
     918            for (int x = 0; x < numCols; x++) {
     919                image->data.F32[y][x] = NAN;
     920            }
     921        }
     922        if (mask) {
     923            for (int y = 0; y < numRows; y++) {
     924                for (int x = 0; x < numCols; x++) {
     925                    mask->data.PS_TYPE_IMAGE_MASK_DATA[y][x] |= maskBad;
     926                }
     927            }
     928        }
     929    } else {
     930        for (int y = 0; y < numRows; y++) {
     931            for (int x = 0; x < numCols; x++) {
     932                image->data.F32[y][x] += corr;
     933            }
     934        }
     935    }
     936
     937    return true;
     938}
     939
     940
Note: See TracChangeset for help on using the changeset viewer.