Siril - question méthode de rejet Test de Student

[lefredo]

bonjour à tous,

 

J'utilise Siril depuis un moment pour le pré-traitement et jusqu'à présent, pour l'empilement, j'utilisais la méthode de rejet "Winsorized Sigma Clipping".

Récemment en parcourant la doc de Siril j'ai lu que la méthode de rejet utilisant le "Test de déviation extrême généralisé de Student" est recommandée pour les grands ensembles de données (plus de 50 images).

 

Comme je travaille toujours sur plus de 50 images j'essayerais bien cette méthode mais je ne sais pas comment la paramétrer : comment fonctionnent les paramètres "ESD taux" et "ESD Importance" et quelles valeurs leur donner  ?

 

La doc en ligne n'apporte pas d'information et les infobulles de Siril ne m'aident guère ...

 

Quelqu'un en saurait-il plus sur cette méthode de rejet ?

 

 

[Wan186]

De ce que j'ai compris... Mais je me trompe peut être, les stats c'est pas mon domaine:

• taux ESD: le nombre de fois maximum ou un pixel est rejeté  /  le nombre d'image. 0.3 veut dire qu'il va rejeter le pixel sur 30 images maximum sur un stack de 100. (là, j'en suis sûr à 100%).
• importance ESD: c'est le pourcentage de déviance de chaque candidat, qui fera qu'il est considéré comme à rejeter ou non. Voir: https://fr.wikipedia.org/wiki/Signification_statistiqu

Tu peux laisser ce dernier paramètre à 0.05. Je cite: 

  Citation

En 2016, la société américaine de statistique a publié une déclaration affirmant que « l'utilisation généralisée de la " signification statistique " (généralement interprétée comme " p≤0.05 ") comme une licence pour revendiquer une découverte scientifique (ou vérité implicite) entraîne une distorsion considérable du processus scientifique »

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[nico1038]

  Le 01/06/2025 à 15:56, lefredo a dit :

bonjour à tous,

 

J'utilise Siril depuis un moment pour le pré-traitement et jusqu'à présent, pour l'empilement, j'utilisais la méthode de rejet "Winsorized Sigma Clipping".

Récemment en parcourant la doc de Siril j'ai lu que la méthode de rejet utilisant le "Test de déviation extrême généralisé de Student" est recommandée pour les grands ensembles de données (plus de 50 images).

 

Comme je travaille toujours sur plus de 50 images j'essayerais bien cette méthode mais je ne sais pas comment la paramétrer : comment fonctionnent les paramètres "ESD taux" et "ESD Importance" et quelles valeurs leur donner  ?

 

La doc en ligne n'apporte pas d'information et les infobulles de Siril ne m'aident guère ...

 

Quelqu'un en saurait-il plus sur cette méthode de rejet ?

 

 

Voir davantage  

 

Hello @lefredo

 

Je ne suis pas vraiment d’accord avec la doc de Siril concernant l'algorithme GESD.

 

Déjà je ne sais pas d’où vient cette valeur de 50 pour le nombre d'images (le papier original de Rosner précise qu'on obtient déjà des résultats avec un échantillon de seulement 25 et la doc de Pixinsight donne, elle, un chiffre minimum de 15) mais surtout il y a un paradoxe avec cet algorithme:

 

Tout le monde semble d'accord qu'en terme de qualité pure l'algorithme GESD est le meilleur mais c'est aussi le plus lourd en terme de calcul. Or tous ces algorithmes statistiques fonctionnent d'autant mieux que l'échantillon est grand. Par conséquent plus le nombre d'images sera important plus la lourdeur de l'algorithme GESD va se faire sentir mais aussi plus la différence de résultat avec les autres algo plus "simples" va se réduire.

 

Contrairement à ce que laisse entendre la doc de Siril, ce n'est donc pas à mon avis un algorithme à privilégier quand le nombre d'images est important mais plutôt un algo à tester quand les autres  ont échoué à rejeter correctement les pixels déviants (et cela quel que soit le nombre d'images).

 

Nico

 

Modifié 2 juin par nico1038

[180Vision]

  Le 02/06/2025 à 07:44, nico1038 a dit :

 

Hello @lefredo

 

Je ne suis pas vraiment d’accord avec la doc de Siril concernant l'algorithme GESD.

 

Déjà je ne sais pas d’où vient cette valeur de 50 pour le nombre d'images (le papier original de Rosner précise qu'on obtient déjà des résultats avec un échantillon de seulement 25 et la doc de Pixinsight donne, elle, un chiffre minimum de 15) mais surtout il y a un paradoxe avec cet algorithme:

 

Tout le monde semble d'accord qu'en terme de qualité pure l'algorithme GESD est le meilleur mais c'est aussi le plus lourd en terme de calcul. Or tous ces algorithmes statistiques fonctionnent d'autant mieux que l'échantillon est grand. Par conséquent plus le nombre d'images sera important plus la lourdeur de l'algorithme GESD va se faire sentir mais aussi plus la différence de résultat avec les autres algo plus "simples" va se réduire.

 

Contrairement à ce que laisse entendre la doc de Siril, ce n'est donc pas à mon avis un algorithme à privilégier quand le nombre d'images est important mais plutôt un algo à tester quand les autres  ont échoué à rejeter correctement les pixels déviants (et cela quel que soit le nombre d'images).

 

Nico

 

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Salut Nico,

 

Alors pour le coup, dans Siril (n'utilisant pas pix pour le stacking), franchement la différence de "lourdeur" de l'algo ne joue pas significativement  à mon niveau.

Moi c'est davantage sur l'alignement avec/sans Drizzle que le temps le plus important va être significativement différent.

Je suis parti du principe d'essayer de coller aux conseils de la doc de Siril, au fil des versions en sus (la doc pouvant évoluer en terme de paramètres par défaut d'ailleur sur les min/max de rejet).

 

Maintenant, dans pix, je ne sais pas en effet.

 

Il faudrait que je prenne le temps pour des mêmes jeux d'images à vrai dire pour vraiment voir ce qu'il se passe, pour mes données, mon PC, etc...

 

[lefredo]

merci @Wan186, @nico1038 et @180Vision pour vos avis et précisions sur cette méthode de rejet.

 

  Le 01/06/2025 à 18:33, Wan186 a dit :

• taux ESD: le nombre de fois maximum ou un pixel est rejeté  /  le nombre d'image. 0.3 veut dire qu'il va rejeter le pixel sur 30 images maximum sur un stack de 100. (là, j'en suis sûr à 100%).
• importance ESD: c'est le pourcentage de déviance de chaque candidat, qui fera qu'il est considéré comme à rejeter ou non. Voir: https://fr.wikipedia.org/wiki/Signification_statistiqu

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c'est déjà plus clair pour moi que la doc Siril !

à l'occasion je testerai et comparerai les temps de traitement, au moins par rapport au Winsorized Sigma clipping

[lock042]

  Le 02/06/2025 à 07:44, nico1038 a dit :

 

Hello @lefredo

 

Je ne suis pas vraiment d’accord avec la doc de Siril concernant l'algorithme GESD.

 

Déjà je ne sais pas d’où vient cette valeur de 50 pour le nombre d'images (le papier original de Rosner précise qu'on obtient déjà des résultats avec un échantillon de seulement 25 et la doc de Pixinsight donne, elle, un chiffre minimum de 15) mais surtout il y a un paradoxe avec cet algorithme:

 

Tout le monde semble d'accord qu'en terme de qualité pure l'algorithme GESD est le meilleur mais c'est aussi le plus lourd en terme de calcul. Or tous ces algorithmes statistiques fonctionnent d'autant mieux que l'échantillon est grand. Par conséquent plus le nombre d'images sera important plus la lourdeur de l'algorithme GESD va se faire sentir mais aussi plus la différence de résultat avec les autres algo plus "simples" va se réduire.

 

Contrairement à ce que laisse entendre la doc de Siril, ce n'est donc pas à mon avis un algorithme à privilégier quand le nombre d'images est important mais plutôt un algo à tester quand les autres  ont échoué à rejeter correctement les pixels déviants (et cela quel que soit le nombre d'images).

 

Nico

 

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Je trouve que 15, c'est très peu pour ce genre de stat.

Avec GESDT on part du principe que la répartition des pixels suit la loi normale, il faut donc un nombre raisonnable de points.

Évidemment, le chiffre 50 est pas un chiffre que l'on doit nécessairement atteindre, mais il est là pour dire qu'il vaut mieux un nombre important d'images, et surtout pour cet algorithme. J'avoue ne plus me souvenir ce que disait le papier original quand j'ai écrit la doc.

 

L'implémentation qu'on a fait dans Siril est d'ailleurs assez rapide. À part quand on a plusieurs milliers d'images, je le recommande pour plein de raisons :
- il est bon
- les paramètres donnés par défaut suffisent largement et il n'y a pas besoin de les ajuster dans 99.99% des cas

- il est rapide

Alors oui, plus les images sont nombreuses et meilleures sont les statistiques, et donc les algorithmes de rejet des pixels. Mais certains sont juste intrinsèquement meilleurs que d'autres.


EDIT: et 25 est pour moi une valeur minimale à avoir. Quand on parle de 50, on se place plus dans une recherche de valeur optimale. 15 est franchement trop bas.

Modifié 2 juin par lock042