Статистика

Это документация по статистике Siril, предоставляемая графическим интерфейсом пользователя в контекстном меню изображения (щелкните по нему правой кнопкой мыши), затем выберите :guilabel: "Статистика...", либо из подменю "Данные об изображении" главного меню приложения, после чего также выберите :guilabel: "Статистика...` или с помощью команды stat. Обратите внимание, что при использовании графического интерфейса пользователя можно выделить участок на загруженном изображении и при этом статистика вычисляется по пикселям выделенной области.

Опция На канал CFA позволяет рассчитывать статистику для каждого канала R, G и B в CFA-изображении, даже если изображение не было дебайеризовано.

Многие из этих значений являются мерами дисперсии случайной величины.

Одноканальная статистика для CFA-изображения. Приведенные значения не совсем актуальны в данном случае.

Трёхканальная статистика для CFA-изображения.

Командная строка Siril

stat [-cfa] [main]

Возвращает статистику текущего изображения. По умолчанию выводится базовая статистика; если передан аргумент main, то выводится расширенная статистика. При наличии выделения, выводится статистика для выделенной области. Если передан аргумент -cfa и изображение является изображением CFA, статистика выводится для каждого фильтра

Статистические показатели для оценки

Среднее

Среднее арифметическое, также известное как среднее. Оно вычисляется путем деления суммы значений пикселей на количество пикселей в канале изображения.

Медиана

Медиана — это значение, разделяющее верхнюю половину набора данных от нижней. Как правило, оно представляет собой значение фона астрономического изображения.

Сигма (σ)

Так же известная как стандартное отклонение, обозначается \(\sigma\), это мера дисперсии значений пикселей изображения, основанная на квадратичных отклонениях от среднего. Значение сигмы для области изображения, содержащей только фон, будет представлять шум изображения.

Шум фона

Этот показатель доступен в графическом интерфейсе пользователя в подменю «Данные об изображении» главного меню приложения после выбора пункта «Оценка шума», а также отображается в конце процесса сложения изображений.

Это показатель предполагаемого уровня шума фона изображения для пикселей, имеющих достаточно низкое значение, чтобы считаться фоновыми. Это итеративный процесс, основанный на k.сигма (коэффициент стандартного отклонения выше медианы), поэтому нет фиксированного порога для достаточно низкого уровня.

Командная строка Siril

bgnoise

Возвращает значение уровня фонового шума изображения, загруженного в память

Абсол. откл.

Так же известное как `среднее абсолютное отклонение <https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%90%D0%B1%D1%81%D0%BE%D0%BB%D1%8E%D1%82%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D1%82%D0%BA%D0%BB%D0%BE%D0%BD%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5>`_или среднее абсолютное отклонение. Чтобы понять, что такое среднее отклонение, нужно понять, что такое термин абсолютное отклонение. Абсолютное отклонение — это расстояние между каждым значением в наборе данных и средним значением этого набора данных (в данном случае) или медианой (для Медианное абсолютного отклонения ниже). На основе всех этих абсолютных отклонений определяется среднее значение, и вычисляется среднее отклонение. Для упрощения, если стандартное отклонение — это квадрат отклонения от среднего значения, то это его линейная версия.

MAD

Медианное абсолютное отклонение — это надежная мера того, насколько разбросан набор данных. Абсолютное отклонение и стандартное отклонение также являются мерами дисперсии, но на них больше влияют чрезвычайно высокие или чрезвычайно низкие значения. Оно похоже на абсолютное отклонение, описанное выше, но измеряется относительно медианы, а не среднего значения.

BWMV

Двухвесовая средняя дисперсия (BiWeighted MidVarianve) — это еще один инструмент для измерения дисперсии набора данных, который даже более устойчив к выбросам, чем другие, упомянутые выше. Он отбрасывает точки данных, расположенные слишком далеко от медианы, и вычисляет взвешенную дисперсию, вес которой уменьшается по мере удаления точек данных от медианы. Оценкой дисперсии является квадратный корень (обозначенный как :math: sqrt{B WMV}) из этого значения.

Сдвиг и масштаб

Эти параметры, часто в разговорной речи называемые масштабом и смещением, не отображаются в пользовательских интерфейсах, а вычисляются внутри Siril. Чтобы выровнять гистограммы разных изображений для нормализации перед наложением, необходимо вычислить, где они находятся с точки зрения уровня и насколько они широки с точки зрения разброса. В качестве достоверной оценку местоположения можно было бы использовать медиану, в то время как медианное абсолютное отклонение (MAD) или \(\sqrt{BWMV}\) могут использоваться для масштаба. Однако для обеспечения большей надежности измерениям пиксели, удаленные от медианы более чем на \(6\times \text{MAD}\), отбрасываются. В этом обрезанном наборе данных медиана и \(\sqrt{BWMV}\) пересчитываются и используются в качестве оценок местоположения и масштаба соответственно. Они вычисляются относительно эталонного изображения последовательности в Siril.