Intermediário

Empilhamento Sigma-Clip

Rejeição estatística de outliers - para resultados de qualidade científica

Resumo rápido

Rejeição estatística de outliers - para resultados de qualidade científica Padrão: limiar 2,5 sigma, 3 iterações. Sigma menor (2,0) = rejeição mais agressiva (use para contaminação severa). Sigma maior (3,0) = mais permissivo (use para dados limpos). Cada pixel é avaliado independentemente.

Como Empilhamento Sigma-Clip funciona

Calcula a média e o desvio padrão de cada pixel em todos os frames

Valores além de 2,5 sigma (desvios padrão) são marcados como outliers

Itera 3 vezes para capturar outliers que distorceram as estatísticas iniciais

A imagem final faz a média apenas dos valores "normais"

Melhor para

-Remover impactos de raios cósmicos que aparecem como pontos brilhantes
-Limpar pixels quentes e defeitos de coluna em sensores não refrigerados
-Vídeos contaminados por múltiplas trilhas de satélites
-Imagem científica onde a integridade dos dados importa

Não recomendado para

-Material muito ruidoso onde o sinal parece ruído para o algoritmo
-Baixo número de frames (<300) - estatísticas ficam pouco confiáveis
-Quando você quer preservar detalhes raros e nítidos (eles podem ser cortados)

Detalhes técnicos

Padrão: limiar 2,5 sigma, 3 iterações. Sigma menor (2,0) = rejeição mais agressiva (use para contaminação severa). Sigma maior (3,0) = mais permissivo (use para dados limpos). Cada pixel é avaliado independentemente.