Vale, veo que tus jefes ingenieros lo que quieren ver es una versión que funcione de un script urgentemente, para luego ya centrarte en profundizar en los resultados. Pero como dices que ya has trabajado con IRAF, ya tienes el feeling general de cómo funciona una reducción normal. Así que la cosa está en centrarte en una reducción específica para datos del HST y pasarlo a python directamente.
Lo del drizztle lo he utilizado, porque en IR hay que hacerlo para eliminar el brillo del cielo, que en IR es demasiado brillante. Funcionará diferente para UV, pero hay información muy directa, y creo que es lo que necesitas en:
http://www.stsci.edu/largefiles/hst/HST ... rizzle.pdf
Lo malo es que no tiene referencias, para completar y actualizar el contenido. Pero puedes encontrar más información en el ADS buscando esos autores: Koekemoer y Fruchter,
Pero tienes razón, posiblemente es mejor coger una imagen simple para dar una estructura básica al programa, ya habrá tiempo de complicarlo. Si tienes alguna imagen a mano de Galex podría irte bien. En eso no te puedo ayudar porque nunca he tenido ni trabajado imágenes. Pero si tienes imágenes similares de NICMOS, por ejemplo, úsalas, porque será lo que al final tendrás entre manos, y no merece la pena trabajar con otro instrumento, que tendrá sus propias peculiaridades.
No he visto artículos que puedan servirte, sólo el abstract de un poster (
http://adsabs.harvard.edu/abs/2007AAS...210.7603B ). Aunque ahí no hay nada, te puede servir de referencia de autores. Así que tendrás que ir directamente a la documentación que seguro ya has visto. Una idea es que podrías implementar la point-source photometry de NICMOS:
http://www.stsci.edu/hst/nicmos/perform ... kbook.html
Si ya tienes un algoritmo básico para IR no creo que te cueste mucho modificarlo para UV y luego completarlo para hacer la fotometría que se describe en ese cookbook.
No soy de la UCM, estoy en la UB,
Lo de Scipy lo decía porque siempre lo uso para programas generales. Es como una extensión de Numpy, como un intento para englobar funciones científicas. Pero si no lo has necesitado no te preocupes, con Numpy y lo que te pida el HST ya tendrás suficiente, no hace falta que lo instales.
Releyendo el final de tu mensaje, y pénsandolo mejor.... creo que lo mejor es que pases de la fotometría completa y hagas una reducción básica, como decías. Abrir el FITS ,creo que se hace con pyfits.open(), y luego haz alguna operación con él (si tienes los flats y darks, por ejemplo). Intenta combinar algún manual con algún script ya hecho, que es mucho más directo. Mirando un script similar ya operativo tendrás medio trabajo hecho. Si no tienes ninguno, a lo mejor te sirven estos ejemplos:
http://astropy.scipy.org/svn/pyfits/trunk/test/ (hay un par de .py)
http://www-xray.ast.cam.ac.uk/papers/ds ... spectra.py
http://adassxiv.ipac.caltech.edu/Presen ... andout.pdf
Seguro que durante el fin de semana puedes sacar una versión básica de un programa con el que empezar a toquetear imágenes.
Un saludo, que vaya bien.