ich stolpere immer wieder über folgende Frage zum SNR (hier am Beispiel Pixinsight)
klassisch berechne ich per Hand das SNR in einem kalibrierten Rohstack , indem ich einen kleinen Bildausschnitt des Hintergrundes (ohne helle Sterne) wähle und über PI Statistics mir median und avgDev ausgeben lasse:
_60s_ASI533->Preview01
R G B
count (%) 100.00000 100.00000 100.00000
count (px) 207360 207360 207360
mean 347.540 564.989 342.806
median 347.507 564.962 342.796
avgDev 3.813 3.432 3.786
MAD 3.207 2.888 3.200
minimum 326.868 545.937 322.772
maximum 416.799 667.622 392.304jetzt wäre zB von Grün
SNR = median / avgDev = 565/3.4= 166
im Rohstack (nach Abzug des BIAS) kann man das noch machen, da die ASI533 ein Readnoise von 1.5e- RMS hat und damit das Offset hier praktisch keinen Einfluss hat 
Jetzt würde bei dem Ansatz SNR = median / avgDev eine Vierfache Belichtungszeit das SNR verdoppeln.
Soweit klar und Bernd hat das hier super mal vorgeführt:
https://pixinsight.com/forum/index.php?threads/snr-estimation-stddev-vs-avgdev-in-statistics-process.18897/post-114757
----
jetzt steht aber im Wikipedia, dass der obige Ansatz für SNR nur für das Verhältnis von Signalleistungen gilt
https://de.m.wikipedia.org/wiki/Signal-Rausch-Verhältnis#Mittelung
ZitatBei niedrigen Frequenzen und schmalbandiger elektromagnetischer Nutzsignal- und Rauschleistung können Signal-Rausch-Verhältnisse über effektive Spannungs- oder Stromamplituden ausgedrückt werden. Da die verfügbaren Leistungen in diesem Fall dem Quadrat des Effektivwerts der Spannungen (ueff,Signal, ueff,Rauschen) proportional ist,
gilt: SNR = u^2(Signal) / u^2(Rauschen)
Sammeln jetzt unsere Sensoren die Leistung (dh die Energiemenge der Photonen) oder ist der Spannungspegel des Sensors beim Auslesen entscheidend?
Einmal wäre das die SNR-Formel ohne Quadrat und einmal wäre mit Quadrat!?
----
Das aktuelle Pixinsight Script "Scaled Noise Evaluation Script v2.1" bestimmt "nur noch" die normierte Standardabweichung des Rauschens, also den Nenner vom SNR Term.
Juan hat das hier am Beispiel der Pixelmath Funktion 0.5 + 0.1 * gauss() super erklärt
----
Das alte Pixinsight Noise Script hatte Juan hier erkärt
https://pixinsight.com/forum/index.php?threads/how-to-understand-the-result-of-noiseevaluation-script.15871/#post-96152
ZitatSNR = E(s^2)/E(n^2)
where s is the average signal and n is the average random noise. E() represents the expected (or mean) value. Assuming that the random noise has zero mean, the denominator can be replaced by the variance of the noise, or the square of the noise estimate that you get from the NoiseEvaluation script.
jetzt zu meiner Frage:
Ist der obige Ansatz falsch SNR = median / avgDev ?
