Hallo Heiko,
ich verstehe nicht, wo Du das Problem siehst. Wenn Du Dir eine Einzelkarte z.B in PixInsight anschaust, siehst Du in der App
HistogramTransformation z. B. so einen Graphen:
Das ist die jeweilige Rauschverteilung der Farbkanäle R, G und B (entsprechend der Farben). Es fällt auf, das Rot und Blau ziemlich ähnliche Kurven habe, die Grüne aber schlanker und dafür höher ist. Das heißt nun nicht, dass der grüne Farbkanal mehr rauscht. Im Gegenteil, er rauscht sogar weniger, nämlich um 1/Wurzel(2). Das liegt daran, dass es
zwei Grünkanäle gibt.
Die Rauschverteilung um einen Mittelwert entspricht bei Normalverteilung einer Gaußkurve (Glockenkurve), deren Halbwertsbreite dem RMS entspricht, also der "Größe" des Rauschens. Deshalb ist die grüne Kurve schmaler (keinere Halbwertsbreite) aber höher. Das muß sein, weil die Anzahl der Pixel für die Farbkanäle gleich sind.
Wenn die Rauschverteilung in den Einzelbildern nachher im Summenbild so aussieht, hat man alles richtig gemacht. Die Astronomie, also das Signal der Sterne und Nebel, liegt weit auf der rechten Seite der Verteilungsfunktion Das meiste (häufigste) im Bild ist halt Rauschen.
In einer idealen Welt ohne Rauschen werden die Signale einfach addiert und sind proportional linera mit der Anzahl der Bilder. In unsere realen Welt mit Rauschen addiert sich dieses einfach auf die Signale auf. Das ist ein rein additiver Prozess.
Das Rauschen verhält sich aber statistisch
nicht so wie die Signale. Die Statistik sagt uns, dass das Rauschen nicht proporional mit der Anzahl der Bilder wächst, sondern mit der Wurzel aus der Anzahl der Bilder. Das ist glaube ich eine allgemein bekannte Tatsache.
Wenn Du jetzt Deine 4 Farbkanäle nimmst (R +2*G+B), und die Signale entsprechend ihrer Stärke addierst mit gleichem Rauschen in allen Kanälen, kannst Du Dir ausrechnen, wie stark Dein Summensignal / Rauschen ist.
Gruß,
Peter