NSG (Normalize Scale Gradient): استخداماته وفوائده
جُمِع هذا المقال من ملاحظات دُوّنت عام 2022 حين صدر NSG 2.0؛ وقد تغيّر منذ ذلك الحين تطورُ الأداة اللاحق والمنصات المدعومة، لذا يرجى الانتباه إلى ذلك أثناء القراءة.
NSG (Normalize Scale Gradient) أداة بالغة الفائدة في سير عمل التجميع في PixInsight. يشرح هذا المقال بإيجاز استخداماتها وفوائدها، حتى يعرف الأصدقاء الذين لم يألفوها بعد ما الدور الذي تؤديه في مجمل سير العمل.
التكلفة والإصدارات
NSG 2.0 نفسه مجاني إذا استُخدم استخدامًا بسيطًا. أما إحدى وحداته، NSGXnml، فتتطلب دفعًا إذا أُريد استعمالها مع drizzle integration، والسعر 27 دولارًا أمريكيًا.
استخدامات NSG
- يُستخدم بعد تسجيل النجوم وقبل التجميع.
- يلزم لكل قناة اختيار أفضل صورة وتعيينها صورة مرجعية.
- يقيّم صور كل قناة، ويطبّعها متخذًا الصورة المرجعية أساسًا ويمنحها أوزانًا، ويعيد في الوقت نفسه تشكيل التدرّج الضوئي لكل صورة ليطابق التدرّج في الصورة المرجعية.
ومما يستحق الذكر هنا طريقةُ تقدير الأوزان: فالتجميع التقليدي يمنح الأوزان افتراضيًا بالاعتماد على noise، غير أن الاعتماد على noise وحده يُوقِع في الحكم الخاطئ بسهولة؛ أما NSG فقد اعتمد طريقة تقدير أوثق.
فوائد استخدام NSG
- الصور الجيدة تنال وزنًا أعلى: يؤخذ عند التجميع عدد أكبر من البكسلات الآتية من الصور الجيدة، بينما يكون وزن الصور الرديئة أدنى ومساهمتها أقل.
- التدرّجات الضوئية تتقارب حتى تتماثل: لأن التدرّج الضوئي في كل صورة أُعيد تشكيله ليصير واحدًا، يصبح التخلص من التدرّجات الضوئية غير المرغوبة أيسر عند استخدام DBE لاحقًا.