Hallo Timo,
falls dein Englisch gut ist, dann ist das hier in der PixInsight-Referenz https://pixinsight.com/doc/too…ion/ImageIntegration.html ziemlich gut erklärt. Aus meiner Sicht gibt es 2 grundlegene Methoden, einerseits die Mittelwertbildung (Averaging) und andererseits die Median-Berechnung. Die Mittelwertbildung ist das Optimum bezüglich Signal-Rauschverhältnis (skaliert mit Wurzel (Bildanzahl)). Das Problem sind hierbei aber die Fehlerpixel, bspw. verursacht durch Cosmics, Hotpixel oder Satellitenspuren, welche das endgültige Bildergebnis "kontaminieren".
Wenn solche Pixelfehler vorhanden sind, kann man bspw. die Median-Berechnung (Beispiel: bei 5 nach Größe geordneten Pixelwerten 4, 9, 9, 10, 11 wird einfach der Wert in der Mitte verwendet, also ist der Median 9) nutzen. Diese erzeugt aber prinzipbedingt nur ganzzahlige Werte, also die Bit-Tiefe wird nicht erhöht, aber die Fehlpixel fliegen halt raus. Besser ist aber die Mittelwertbildung, aber hier muss eine spezielle Berechnung die Fehlpixel aussortieren. Dies wird auch als Clipping bezeichnet. Min-Max-Clipping entsorgt bspw. einfach die größten und kleinsten Pixelwerte, das Signal-Rauschverhältnis im Endergebnis wird aber dadurch global geringfügig schlechter, etwa 0,8 * Wurzel (Bildanzahl). Besser ist das Sigma-Clipping, hier wird die Standardabweichung (Sigma) berechnet und nur Pixelwerte, welche eine größere Abweichung als beispielweise 3 * Sigma haben, werden aussortiert, also nur echte Pixelfehler. Das ist beinahe das Optimum. Es gibt übrigens noch kompliziertere Algorithmen, welche das Bildrauschen noch besser Modellieren und somit die Fehler noch besser aussortieren können, aber Sigma-Clipping ist schon kaum zu überbieten.
Viele Grüße
Tino
