🧠 Origines des Algorithmes de Pondération et de Rejet - tinystork/zemosaic GitHub Wiki

Les algorithmes de pondération par la variance du bruit et de rejet statistique Kappa-Sigma intégrés à ZeMosaic s’inspirent directement des travaux de Juan Conejero, auteur principal du logiciel PixInsight et fondateur de Pleiades Astrophoto.

🔬 Inspirations principales :

Variance du bruit (1/σ²) Pondérer les images selon l’inverse de leur variance permet de réduire l’influence des images plus bruitées, en favorisant celles dont le fond de ciel est plus propre. Cette méthode est robuste et très efficace, notamment dans des séries hétérogènes.

Kappa-Sigma Clipping

Méthode classique et performante de rejet des pixels aberrants, basée sur des statistiques sigma-clippées, elle permet d'éliminer les valeurs extrêmes (cosmiques, satellites, instabilités) de façon itérative.

Ces techniques sont largement décrites dans la documentation de PixInsight, notamment dans la section sur ImageIntegration :

📖 PixInsight 1.6.1 – New ImageIntegration Features

Juan Conejero, 2010

https://pixinsight.com/forum/index.php?threads/pixinsight-1-6-1-new-imageintegration-features.2107

🙏 Remerciements

Je tiens ici à saluer le travail remarquable de Juan Conejero, qui a contribué à poser les bases rigoureuses du traitement d’images astronomiques par empilement et mosaïquage.

Même si ZeMosaic n’a pas vocation à reproduire toutes les fonctionnalités de PixInsight, il s’en inspire avec respect pour proposer une alternative libre et adaptée aux besoins des utilisateurs de capteurs tout-en-un comme le Seestar S50.