疊圖排異：演算法選擇與 Rejection Map 解讀
疊圖時的「排異」（rejection），就是在把多張影像疊起來的過程中，自動剔除那些不該出現的離群值——衛星軌跡、宇宙射線白斑、殘留熱像素、過亮的星點外圍等等。選對排異演算法、看懂它產出的 Rejection Map，是疊出乾淨影像的關鍵。這篇整理排異演算法的選擇邏輯，以及那兩張常被忽視的排異地圖到底該怎麼讀。
排異演算法家族
PixInsight 疊圖時提供好幾種排異演算法，官方文件裡列出了各演算法適合的場景，很值得一讀（要注意這份文件發表已有一段時間，並沒有涵蓋後來加入的 GESD 演算法）。
大致可以分成兩類：
- Sigma 家族：以標準差為基礎的離群值剔除，例如 Sigma Clipping、改良版的 Winsorized Sigma Clipping、以及 Percentile Clipping。它們的原理與數學同屬一個體系。
- GESD Test：以 Grubbs’s test 為基礎，理論與數學跟 sigma-based 完全不同，是相對後期才加入的演算法。
GESD vs Sigma：張數少時誰贏？
我實際比較過。有一次拿只有 12 張的資料，同時跑 GESD Test、Winsorized Sigma Clipping 與傳統 Sigma Clipping。
12 張其實不符合 GESD 與 Winsorized Sigma 的建議張數，但這一組裡 GESD Test 的效果反而最佳。不過要補充一個後記：如果是彩色、張數又不夠的情況，還是用 Winsorized Sigma 或 Sigma 比較適合。所以沒有「永遠最好」的演算法，得看資料。
GESD 對付黯淡衛星軌跡
GESD 還有一個實戰優勢。以前用 sigma 家族疊圖，常遇到較黯淡的衛星軌跡排不掉，即使有 17 張、疊完還是殘留部分軌跡，而且這種黯淡軌跡不適合用 manual selective rejection（手動塗黑）來排除。
改用 GESD Test，並適當調整參數、把黯淡衛星軌跡做擴張成長之後，成功排除了非常黯淡的軌跡；而且普遍來說，GESD 的訊噪比都高於傳統 Sigma Clipping 或 Winsorized Sigma Clipping。（不過大部分情況下，用 sigma 家族並不會遇到這種排不掉的問題，這是比較極端的個案。）
特殊武器：Range Clipping
除了統計式的離群值剔除，還有一種「暴力」但好用的手段——Range Clipping。
如果手上有那種暗場校正不良、出現很多黑點的圖（例如 10 張裡有、5 張裡沒有），正規的排異演算法很難靠挑離群值把這些黑點剔掉。這時可以在疊圖時用 Range Low Clipping，強制把低於某門檻的黑點全部移除。這是針對特定瑕疵的直接手段，和統計式排異互補。
讀懂 Rejection Map
用 ImageIntegration 或 WBPP 疊完圖，除了成品，還會產生兩張排異地圖：一張針對高亮度方向（rejection high），一張針對低亮度方向（rejection low）。大部分人會直接無視這兩張——這其實浪費了很有用的診斷資訊。
通常 rejection low 沒什麼好看的，重點在 rejection high：這裡會出現你希望「不要出現在成品裡」的各種干擾——衛星軌跡、過亮或肥大星點的外圍、近地天體軌跡，還有熱像素、宇宙射線造成的白斑等（熱像素我通常在疊圖前就用 Cosmetic Correction 清掉了，所以這裡數量不多）。
這張圖最實用的判讀方式是：如果你希望排除的像素，出現在 rejection high 裡，代表它被成功剔除了；如果它沒出現在這裡、卻留在疊好的成品中（例如殘留的衛星軌跡），那就代表排異參數不夠、或該換演算法。
幾個常見的「要不要挑掉這張」問題
搞懂上面的原理後，很多新手的糾結就有答案了。
星點肥大的影像，要不要挑掉不參與疊圖？ 除非是失焦，否則我通常都讓它參與疊圖。
檢視 rejection high 就會發現，那些過大範圍或過亮的星點部分，已經被排異法去除、沒有參與疊圖運算；人造衛星軌跡、宇宙射線白塊也一樣落在 rejection high 裡。這類工作交給軟體就好。
有亮的衛星軌跡貫穿目標，要不要手動刪除那張？ 答案同樣是不用。
做法：如果張數較少，就用排異能力較強的演算法（例如 Sigma Clipping 家族），把 Sigma High 參數設得嚴格一點（例如低於 2.5）。有個例子只有 7 張、其中一張衛星軌跡橫貫目標，每張對訊噪比都很重要，因此設定適當參數（不用軟體預設值），就讓疊圖程序自動完成排異，成功排除的軌跡會出現在 rejection high 裡。每個辛苦得來的像素都別浪費。
壞線例外：排異救不了
最後補一個排異救不了的例外——CCD 的壞線（defect column）。
壞線太暗、又貫穿整條，硬要靠排異去除得犧牲太多好像素、效果還不佳。正確做法是先替相機製作 Defect Map（以拿鐵的 16803 CCD 為例，有一條明顯壞線在畫面中央、加三條不明顯的壞線），用 DefectMap 程序載入套用在亮場上，大幅減輕壞線影響後，剩餘的部分再交給疊圖排異輕鬆去除。也就是說，排異是收尾的清道夫，不是萬能的第一道防線——該用專門工具處理的瑕疵，還是得先用對工具。