11-3 Image Integration

Image Integration は、位置合わせ・正規化・重み付けが終わった Light フレームを最終的に合成する工程 です。
WBPPでは PixInsight の ImageIntegration プロセスを内部で自動実行しています。

■ 基本方針（WBPPの考え方）

Combination：Average
→ S/N を最大化する王道設定
Rejection algorithm：Auto
→ フレーム枚数・分布を見て最適な手法を自動選択
Subframe Weighting と連動
→ 悪いフレームの影響を最小化

つまり
👉 「細かく追い込むより、破綻しない安全設計」
が WBPP の思想です。

■ 各パラメータ解説

◆ 基本設定

項目	意味	推奨 / 解説
Combination	合成方法	Average（平均）：S/N最優先。ほぼ固定
Minimum weight	使用する最低重み	極端に質の悪いフレームを除外（0.05は妥当）
Rejection algorithm	外れ値除去方式	Auto 推奨（枚数に応じ自動判断）

◆ Rejection（外れ値除去）関連

※ Auto選択時は内部的に以下が使われます

項目	意味	解説
Percentile low / high	パーセンタイル除去	枚数が少ない時に有効
Sigma low / high	シグマクリッピング	多枚数時の主力
Linear fit low / high	線形補正後の除去	露光ムラ・背景差対策
ESD outliers	極端値検出の割合	衛星・人工物に強い
ESD significance	有意判定	小さいほど厳しい
RCR limit	Robust Chauvenet	非常に強力な外れ値除去

👉 Auto にしておけば、通常は触らなくてOK
（WBPPの一番ありがたいところ）

◆ Large-scale pixel rejection

項目	意味	使いどころ
High / Low	大規模構造の除去	雲・月明かりの影響が強い場合
Large-scale layers	解析スケール	通常 2
Large-scale growth	拡張量	通常 2

👉 普段は OFF
👉 雲が混じった夜・背景が暴れる時だけ検討

■ 実践的なおすすめ設定まとめ

状況	おすすめ
通常撮影	すべてデフォルト + Auto
枚数が少ない（～10枚）	AutoのままでもOK
長焦点・星が少ない	Image Registration 側を調整（Integrationは触らない）
薄雲・月あり	Large-scale rejection を検討

■ よくある勘違い

勘違い	実際は
シグマ値は追い込むべき	WBPPではAutoが最適
Medianの方が安全	Average + Rejection の方がS/N良好
Integrationが画質を決める	実は Registration と Weighting が8割

■ まとめ

Image Integration は、WBPP処理の最終工程ですが、
実際にはそれ以前の Subframe Weighting や Image Registration の品質が
最終結果の大半を左右します。

WBPPでは Image Integration を「Auto」に任せることで、
枚数・分布・品質に応じた最適な外れ値除去が自動的に選択されるため、
通常は細かなパラメータ調整は不要です。

まずは Autoを信頼し、結果を確認する。
それが WBPP を使いこなす一番の近道だと感じています。