Häufige Mythen über die Rejection-Algorithmen bei der Integration

Welchen Rejection-Algorithmus solltest du bei der Integration verwenden? Im Internet kursiert eine Faustregel nach dem Motto „Rejection-Methode nach Anzahl der Frames wählen“, und viele Tutorials schreiben sie einfach wörtlich ab. Doch diese Regel birgt in Wahrheit einige Mythen, und in diesem Artikel schildere ich meine Sicht.

Die verbreitete Faustregel

Die im Internet kursierenden „rules of thumb“ lauten ungefähr so:

• Wenn du weniger als 15–20 Frames hast, verwende median integration und mach kein sigma clipping.
• Wenn du mehr als 15–20, aber weniger als 40–50 Frames hast, verwende average integration mit outlier rejection, kappa auf 2.5 und 2 Iterationen.
• Wenn du mehr als 40–50 Frames hast, verwende average integration mit outlier rejection, kappa auf 3 (oder höher) und nur 1 Iteration.

Meine Sicht

Dieses Wissen „Rejection-Methode nach Frame-Anzahl wählen“ ist eigentlich schon etwas veraltet, und die Probleme sind:

1. Zuerst die Bildqualität sicherzustellen, ist die eigentliche Antwort. Wenn die Qualität nicht kontrolliert wird, ist es einerlei, welche Rejection-Methode du wählst – sie bringt nichts.
2. Jeder Rejection-Algorithmus hat seine eigenen Stärken und Schwächen, sodass ein Urteil allein nach der Frame-Anzahl nicht treffsicher ist.
3. Wenn du die Rejection-Methode nach der Frame-Anzahl wählst – was machst du dann, wenn es sehr wenige Frames sind? Der Rahmen selbst kann nicht jedes Szenario abdecken.

Ein paar Ergänzungen

• Die obigen Regeln „empfehle ich nicht“ ungeprüft zu übernehmen (die ursprüngliche Quelle ist eine entsprechende Passage im APP-Forum); nicht wenige der Parametereinstellungen sind tatsächlich problematisch.
• Reject kappa gliedert sich in high und low; ohne besonderen Bedarf setze ich die beiden nicht auf denselben Wert.
• Ich selbst habe median integration nie verwendet, weil ich meine Bilder ohnehin schon vorab auf Qualität geprüft habe.

Zusammengefasst: Statt sich damit zu quälen, „wie viele Frames zu welcher Rejection-Methode passen“, solltest du zuerst deine Bildqualitätskontrolle richtig hinbekommen, die Eigenschaften und Einsatzszenarien hinter jeder Rejection-Methode verstehen und dann anhand deiner tatsächlichen Daten anpassen.