Hola Caliu
El script calcula la deviación estándar del ruido en la imagen, asumiendo que éste tiene una distribución Gaussiana (lo cual es aproximadamente cierto excepto en imágenes formadas por muy pocas cuentas (pocos fotones), donde domina la distribución Poissoniana). El algoritmo es de Jean-Luc Starck y Fionn Murtagh:
http://adsabs.harvard.edu/abs/1998PASP..110..193S.
El porcentaje es sencillamente la fracción de píxeles que el algoritmo ha considerado para hacer una estimación del ruido. Ten en cuenta que este algoritmo sólo debería ser utilizado con imágenes lineales. Probablemente el porcentaje tan bajo de 0.03% se debe a que la imagen no es lineal, o quizá está muy bien expuesta y por lo tanto hay muy pocas zonas de la misma donde domine el ruido. Definitivamente este algoritmo está diseñado para imágenes astronómicas lineales, no para imágenes diurnas, en general.
La estimación de ruido te la da la desviación estándar (sigma), no el porcentaje. Sin embargo, cuando se obtienen porcentajes muy bajos (por debajo de 0.1%) la validez del resultado puede ser cuestionable o no, dependiendo de la imagen.
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Hi Caliu,
The script computes the standard deviation of the noise in the image, assuming a Gaussian distribution of the noise (which is approximately true except for images formed by few counts (few photons), where the Poissonian distribution dominates). The algorithm is due to Jean-Luc Starck and Fionn Murtagh:
http://adsabs.harvard.edu/abs/1998PASP..110..193S.
The percentage is simply the fraction of pixels that the script has considered to estimate the noise. Bear in mind that this algorithm should only be used with linear images. Quite probably the very low percentage of 0.03% is due to the fact that the image is nonlinear, or perhaps it has been very well exposed and thus there are very few regions dominated by the noise. Definitely, this algorithm has been designed to deal with deep-sky, linear astronomical images,
not with diurnal images, in general.
The noise estimate is given by the standard deviation (sigma), not by the percentage. However, when very low percentages are obtained (e.g. below 0.1%) the validity of the obtained result can be questionable, depending on the image.
