Hallo Mabula,
>> Ik zie wel op het APP forum dat de voor de MRS (Multi-Resolution Support) gaussian noise naar een artikel van Jean‐Luc Starck en Fionn >>Murtagh verwezen wordt. Erover schrijft Mabula
Dit artikel heb ik doorgelezen.
1) Klopt het dat MRS methode als eerste de deepsky objecten markeert en van de resterende achtergrond zowel de skyglow als de sensor readout noise kan meten?
2) Indien ja, dan moet een van de MRS waarden van een dark gelijkwaardig zijn aan de standaarddeviatie waarde van de dark?
Zelf kijk ik voor ruis bepaling in sommige routines naar het pixelwaarden histogram (pixelwaarden vs aantal pixels met deze). De histogram spreiding onder de hoogste piek (van de achtergrond) is een goede maat voor de ruis. Wavelets toepassen zoals voor MRS is een brug te ver.
Han
Later, ik zie al een nieuwe link om door te lezen. :-)
>>Standaard deviatie is echt niet goed om de ruis te bepalen over de hele sensor. Sterker, ruis zal altijd lager liggen dan de standaard deviatie… Het artikel maakt hoop ik veel duidelijk
3) Deze stelling is me nog niet duidelijk. De standaarddeviatie in pixel waarden is er omdat die gemeten wordt en moet ergens door veroorzaakt worden. Ga je er vanuit dat de ruis niet Gaussian is? De standaarddeviatie meet ik a) van een dark of b) van een opname maar dan lokaal gemeten voor een donker stukje hemel. Ik neem aan dat de homogene skyglow shot noise veroorzaakt met een Poissonverdeling maar dat deze goed benaderbaar is met een normaalverdeling, dus meetbaar als standaarddeviatie. Als de MRS een lagere ruis aangeeft welk fenomeen veroorzaakt de hogere standaarddeviatie en waarom is dit geen ruis?