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इंटीग्रेशन के पिक्सेल रिजेक्शन एल्गोरिदम से जुड़ी आम ग़लतफ़हमियाँ

प्रीप्रोसेसिंग और स्टैकिंग2021.07

इंटीग्रेशन करते समय कौन-सा रिजेक्शन (rejection) एल्गोरिदम इस्तेमाल करना चाहिए? इंटरनेट पर “फ़्रेम की संख्या देखकर रिजेक्शन विधि चुनो” वाला एक अनुभव-नियम घूमता रहता है, और बहुत-से ट्यूटोरियल भी उसे सीधे नक़ल कर लेते हैं। पर इस नियम में असल में कम ग़लतफ़हमियाँ नहीं हैं; इस लेख में मैं अपना नज़रिया रखता हूँ।

आम अनुभव-नियम

इंटरनेट पर घूमते “rules of thumb” मोटे तौर पर इस तरह हैं:

  • अगर आपके फ़्रेम 15–20 से कम हैं, तो median integration इस्तेमाल कीजिए और sigma clipping मत कीजिए।
  • अगर फ़्रेम 15–20 से ज़्यादा और 40–50 से कम हैं, तो average integration के साथ outlier rejection लगाइए, kappa 2.5 रखिए और 2 इटरेशन कीजिए।
  • अगर फ़्रेम 40–50 से ज़्यादा हैं, तो average integration के साथ outlier rejection लगाइए, kappa 3 (या उससे भी बड़ा) रखिए और सिर्फ़ 1 इटरेशन कीजिए।

मेरा नज़रिया

“फ़्रेम की संख्या से रिजेक्शन विधि चुनने” वाली यह जानकारी असल में अब थोड़ी पुरानी पड़ चुकी है, और गड़बड़ी इन बातों में है:

  1. पहले छवि की गुणवत्ता पक्की कर लेना ही सही जवाब है। गुणवत्ता पर पहरा ठीक से न लगा हो, तो कोई भी रिजेक्शन विधि चुन लीजिए, सब बेकार है।
  2. हर रिजेक्शन एल्गोरिदम के अपने गुण-दोष हैं, इसलिए सिर्फ़ छवियों की संख्या के भरोसे फ़ैसला करना सटीक नहीं होता।
  3. फ़्रेम की संख्या से रिजेक्शन विधि चुनेंगे, तो जिनके पास बहुत ही कम फ़्रेम हैं वे क्या करें? यह ढाँचा ख़ुद ही हर परिस्थिति को समेट नहीं पाता।

कुछ अतिरिक्त बातें

  • ऊपर वाले उस नियम-समूह को ज्यों का त्यों निगल लेने की मैं “सलाह नहीं देता” (मूल स्रोत APP फ़ोरम का संबंधित अंश है); उसमें दी गई कई पैरामीटर सेटिंग असल में समस्याग्रस्त हैं।
  • Reject kappa में high और low अलग-अलग होते हैं; कोई ख़ास ज़रूरत न हो तो मैं दोनों को एक ही मान पर सेट नहीं करता।
  • मैंने ख़ुद कभी माध्यिका (median) से इंटीग्रेशन नहीं किया, क्योंकि मेरी सारी छवियों की गुणवत्ता पहले ही जाँची जा चुकी होती है।

कुल मिलाकर: “कितने फ़्रेम के साथ कौन-सी रिजेक्शन विधि” — इस पर सिर खपाने से बेहतर है कि पहले छवि-गुणवत्ता का पहरा ठीक से लगाइए, हर रिजेक्शन विधि के पीछे के गुण और उसके उपयुक्त प्रसंग समझिए, और फिर असल डेटा के हिसाब से समायोजन कीजिए।