scipy.interpolate.griddata взрывается при попытке интерполяции по прямоугольному массиву

Question

Я отмечаю плохие пиксели на изображении с помощью логического массива. Плохой пиксель имеет значение True, а хороший - False. Я использую эту процедуру для различных изображений, ни одного с одинаковыми размерами. Код, который я использую:

image = pyfits.getdata(image_loc)
background=np.median(image)
ndimg.filters.minimum_filter(image,size=(2,2),output=image)
print background
raw_stars = pys.run(image,params=['X_IMAGE','Y_IMAGE'],conf_args={'ANALYSIS_THRESH':3,'FILTER':'Y','FILTER_NAME':'default.conv','DETECT_TYPE':'CCD','DEBLEND_NTHRESH':32,'DEBLEND_MINCONT':0.005,'CLEAN':'Y','CLEAN_PARAM':1.0,'MASK_TYPE':'CORRECT','SEEING_FWHM':'1.2','STARNNW_NAME':'default.nnw','BACK_SIZE':32,'BACK_FILTERSIZE':3,'GAIN':5.0,'DETECT_THRESH':10,'PIXEL_SCALE':0.453,'THRESH_TYPE':'RELATIVE','DETECT_MINAREA':det_area})
starsx=raw_stars[0].tonumpy()
starsy=raw_stars[1].tonumpy()

fringe = np.empty(np.shape(image),dtype=bool)
for m in range(np.shape(image)[0]):
    for n in range(np.shape(image)[1]):
        if ( image[m,n] < np.sqrt(background) ):
            fringe[m,n] = True
x=np.linspace(0,m,m)
y=np.linspace(0,n,n)
z = np.empty(np.shape(image),dtype=bool)
for clean in range(10):
    z = np.copy(fringe)
    print z
    fringe=sp.interpolate.griddata(x,y,z,method='linear',fill_value=True)

Здесь x и y имеют размеры отличительной оси. На одних изображениях это замечательно, на других, хотя я получаю:

fringe=scipy.interpolate.griddata(x,y,z,method='linear',fill_value=True)
File "/usr/lib64/python2.7/site-packages/scipy/interpolate/ndgriddata.py", line 176, in griddata
values = values[idx]
IndexError: index 1556 is out of bounds for size 1556

Я попытался interpolate.interp2d также, но он требует квадратный массив. Какое может быть решение?