Calcul des statistiques des seuils de filtrage à l'empilement

[jDef]

Bonjour

En PJ un fichier de séquence d'une acquisition de 4000 images. Elle a été chargée dans SIRIL et j'ai extrait la FWHM et la rondeur de l'onglet graphique.

Si on applique les filtres de sélection à l'empilement, on constate la situation suivante concernant les seuils affichés :

• FWHM : 
  • % : le nombre d'images et le seuil affiché sont conformes à la statistique (cf. exemple pour 90%).
  • k-s : Le seuil ne correspond pas à la statistique" >(médiane + k*sigma)". Pour k=0, on devrait avoir la médiane et ce n'est pas le cas.
• Rondeur :
  • % : le nombre d'images est conforme à la statistique, le seuil affiché ne correspond pas (cf. exemple pour 90%).
  • k-s : Le seuil ne correspond pas à la statistique "<(médiane - k*sigma)". Pour k=0, on devrait avoir la médiane et ce n'est pas le cas.

 

Je n'ai pas regardé les autres critères de sélection pour vérifier s'il y avait la même situation avec la statistique.

 

 

Donc soit j'ai une incompréhension sur le mode de calcul du seuil de filtrage en k-s, soit il y a un problème sur le calcul/affichage de ces seuils, au moins pour les rondeurs, et donc éventuellement sur les images sélectionnées dans la séquence.

 

Par ailleurs, lorsqu'on passe de % à k-s, le seuil affiché n'est pas mis à jour correctement, il faut clicker sur +/- pour obtenir le bon seuil.

 

Cordialement.

 

 

M27 FWHM.xlsx pp_light_.seq

[Cissou8]

Salut,

 

les seuils definis par k-sigma utilise aussi de la rejection (c'est le meme algo que pour la rejection des pixels qd on choisit k-sigma clipping).

En gros, a chaque etape:

- on calcule la mediane et le sigma

- puis on calcule le seuil de rejet comme etant median + k * sigma

- on enleve de la population toutes les valeurs qui sont au-dessus de ce seuil

- et on recommence

 

On s'arrete quand on ne rejette plus. La raison de ce rejet est que le sigma n'est pas un estimateur robuste (au sens des statistiques: https://fr.wikipedia.org/wiki/Robustesse_(statistiques)).  Je l'illustre dans excel pour un k de 3 (c'est pas bien pratique excel pour ca... sauf a ecrire une macro mais bon, je voulais que ca soit visuel). Je retrouve bien la valeur que rend Siril.

On aurait pu choisir un estimateur plus robuste genre la MAD, mais ca recoute un tri a chaque passe (meme si normalement y a besoin de moins de passes). En tout cas, le k-sig clipping, c'est agricole mais ca marche alors on a garde celui-la.

 

Pour la rondeur, faut que je regarde mieux le code, c'est bizarre que le precentile marche pas. Apres, la rondeur c'est un des trucs penibles qui se trient a l'envers.

 

Cecile
 

FWHM-ksig.xlsx

Note bien que quand on choisit k=0, forcement l'algo rend juste la meilleure valeur de la population...

[jDef]

Merci Cécile, c'est plus clair.

J'ai regardé sur le fond de ciel, ça semble bon pour le %.

L'écart est probablement limité à la rondeur et concerne a priori les faibles valeurs de réjection (<10%).

Jacques