統計

これはSirilの統計に関するドキュメントで、グラフィカルユーザーインタフェース(GUI)のメニューツール ‣ 画像解析) から統計... を選択するか、statコマンドを使用します。GUIを使用する場合、読み込んだ画像に選択範囲を描画することが可能であり、その場合、統計量は領域のピクセルに対して計算されることに注意してください。

The option Per CFA channel allows you to calculate statistics for each R, G and B channel in CFA images, even if the image has not been demosaiced.

Tip

CFA画像が読み込まれると、統計値を算出できるようにするため、選択範囲はベイヤー方式の画像では2×2、X-Trans方式の画像では3×3の最小サイズに制限されます。これにより、選択範囲内に各ベイヤーチャンネルから少なくとも1ピクセルが含まれるようになります。

これらの値の多くは統計的ばらつきの尺度です。

Sirilコマンドライン

stat [-cfa] [main]

Returns statistics of the current image, the basic list by default or the main list if main is passed. If a selection is made, statistics are computed within the selection. If -cfa is passed and the image is CFA, statistics are made on per-filter extractions

推定値

平均

これは算術平均です。これは、ピクセル値の合計を画像チャンネルのピクセル数で割ることで計算されます。

中央値

中央値は、データセットの上半分と下半分を分ける値です。一般的には、天体画像の背景の値を表します。

シグマ

標準偏差としても知られ、 \(sigma\) と表記され、これは平均値からの差の2乗に基づく画像ピクセルの分散を表す尺度です。背景のみを含むサブ画像のシグマ値は画像のノイズを表します。

背景ノイズ

この推定値はGUIメニューツール ‣ 画像解析 ‣ ノイズ評価から利用でき、スタッキングの最後にも表示されます。

画像背景レベルのノイズを推定する指標で、背景と見なせるほど低い値を持つ画素を対象とします。これはk.sigma（中央値より上の標準偏差の係数）に基づく反復処理であるため、十分に低いという固定的な閾値はありません。

Sirilコマンドライン

bgnoise

読み込まれた画像の背景ノイズレベルを返す

平均偏差

平均偏差は、平均絶対偏差（average absolute deviation）、略してAADとも呼ばれます。平均偏差を理解するためには、まず「絶対偏差」という用語の意味を理解することが必要です。絶対偏差とは、データセット内の各値とそのデータセットの平均（この場合）または中央値（下記のMADの場合）との間の距離を指します。これらの絶対偏差をすべて集計し、平均を計算することで、平均偏差が算出されます。簡潔に言うと、標準偏差が平均からの偏差の2乗であるのに対し、これはその線形版と言えます。

中央絶対偏差

中央値絶対偏差（Median Absolute Deviation）は、データセットの散らばり具合を測定する頑健な指標です。絶対偏差と標準偏差も散らばりを測定する指標ですが、極端に高い値や低い値の影響を受けやすい特徴があります。これは上記の平均偏差と類似していますが、平均ではなく中央値を基準としています。

BWMV

The biweight midvariance is yet another tool to measure dispersion of a dataset, even more robust than others cited above to outliers. It discards the data points too far way from the median and computes a weighted variance, weights decreasing as the data points are further way from the median. The estimator of dispersion is the square root (marked as \(\sqrt{BWMV}\)) of this value.

位置とスケール

これらのパラメータは、一般的に「スケール」と「オフセット」と呼ばれていますが、ユーザーインタフェースには表示されず、Siril内部で計算されます。重ね合わせ前の正規化のため、異なる画像のヒストグラムを一致させるには、レベルにおける位置と、広がりにおける幅を計算することが必要です。位置の有効な推定値として中央値を採用し、スケールにはMADまたは \(\sqrt{BWMV}\) を使用できます。ただし、測定の頑健性を高めるため、中央値から \(6\times \text{MAD}\) 以上離れたピクセルは破棄されます。この切り詰められたデータセットで、中央値と \(\sqrt{BWMV}\) を再計算し、それぞれ位置とスケールの推定値として使用します。これらは、Sirilのシーケンスにおける参照画像に対して相対的に計算されます。