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Apilado Sigma-Clip

Rechazo estadístico de outliers - para resultados de calidad científica

Resumen rápido

Rechazo estadístico de outliers - para resultados de calidad científica Predeterminado: umbral 2,5 sigma, 3 iteraciones. Sigma menor (2,0) = rechazo más agresivo (úsalo para contaminación severa). Sigma mayor (3,0) = más permisivo (úsalo para datos limpios). Cada píxel se evalúa de forma independiente.

Cómo funciona Apilado Sigma-Clip

Calcula la media y la desviación estándar de cada píxel en todos los cuadros

Valores más allá de 2,5 sigma (desviaciones estándar) se marcan como outliers

Itera 3 veces para capturar outliers que sesgaron las estadísticas iniciales

La imagen final promedia solo los valores "normales"

Mejor para

-Eliminar impactos de rayos cósmicos que aparecen como puntos brillantes
-Limpiar píxeles calientes y defectos de columna en sensores sin refrigeración
-Videos contaminados con múltiples rastros de satélites
-Imágenes científicas donde la integridad de datos importa

No recomendado para

-Material muy ruidoso donde la señal parece ruido para el algoritmo
-Pocos cuadros (<300) - las estadísticas se vuelven poco confiables
-Cuando quieres preservar detalles raros y nítidos (pueden recortarse)

Detalles técnicos

Predeterminado: umbral 2,5 sigma, 3 iteraciones. Sigma menor (2,0) = rechazo más agresivo (úsalo para contaminación severa). Sigma mayor (3,0) = más permisivo (úsalo para datos limpios). Cada píxel se evalúa de forma independiente.