ترجيح الصور في التجميع: مقارنة بين NSG وPSF Signal Weight وAPP

قبل التجميع، يمنح البرنامج كل صورة فرعية وزنًا مختلفًا بحسب جودتها: فالصور الجيدة تنال وزنًا عاليًا وتسهم بعدد أكبر من البكسلات أثناء التجميع، والصور الرديئة تنال وزنًا منخفضًا وتسهم بعدد أقل منها. ودقة هذا «تقدير الأوزان» من عدمها تؤثر مباشرة في جودة الصورة المجمَّعة النهائية. ويقارن هذا المقال أداء عدة أدوات ترجيح شائعة.

أطراف المقارنة

يقارن الشكل أدناه ثلاث طرق للتقييم، وموضوعها بيانات من «نظام صغير، undersample، وفيها جزء تخللته الغيوم»، من حيث أوزان الصور التي تمنحها كل طريقة قبل التجميع:

NSG: Normalize Scale Gradient Script
PI PSF SW: PSF Signal Weight في عملية ImageIntegration داخل PixInsight
APP: Astro Pixel Processor

رسم بياني يقارن الأوزان التي يمنحها كل من NSG وPI PSF Signal Weight وAPP للصور التي تخللتها الغيوم

(مصدر الصورة أعلاه: https://www.youtube.com/watch?v=KUtkg14dj6A)

النتيجة

أوزان الصور التي يمنحها NSG وتلك التي يمنحها PSF SW الافتراضي في أحدث إصدار من PI متقاربة إلى حد كبير، وكلاهما يمنح الصور التي تخللتها الغيوم وزنًا منخفضًا نسبيًا — وهذا هو السلوك الصحيح الذي نتوقعه.

أما APP فقد أظهر عند منح الأوزان مشكلة شبيهة بتقييم SNR القديم في PI: إذ منح على العكس من ذلك الصور التي تخللتها الغيوم وزنًا عاليًا نسبيًا. ومن الواضح أن هذا سيؤدي إلى الأخذ المفرط بالصور الرديئة الجودة وإلى جرّ النتيجة النهائية إلى الأسفل.

نصيحة عملية

لذلك، إذا كان المقصود حاليًا استخدام APP في التجميع، فلا مفر من حذف الصور «التي تخللتها الغيوم جزئيًا» أو «المتأثرة جزئيًا بالتلوث الضوئي» يدويًا مسبقًا، تفاديًا لمنحها وزنًا عاليًا عن خطأ.

أما في حال استخدام NSG أو PSF SW في PI لتقدير الأوزان، فلا حاجة إلى القيام بذلك خصيصًا — فهذه الأدوات صارت قادرة على تمييز الصور المشكِلة تمييزًا صحيحًا وخفض أوزانها.