Durch eine Aufnahmeserie zerlegt man das Rauschen zeitlich auf die einzelnen Bilder. Der Signal-Rauschabstand wird beim Stacken mit der Anzahl n der Bilder um den Faktor $\sqrt{n}$ (als Grundregel) besser. Das die Einfach-Version. Man kann Rauschen nach Quellen/Ursachen aufteilen und das Ganze dann auch komplizierter und genauer herleiten. Dann landet man tief in Statistikrechnungen, da Rauschen selbst eine zufällig verteilte Signalkomponente ist.
Ist wie bei einer Umfrage: Frage 10 Leute für ein Politbarometer oder frage 1000 Leute zufällig. 1000 ist 100-fach mehr als 10, das Ergebnis ist $\sqrt{100} = 10$ mal genauer (Standardabweichung).
