软件合并像素（Bin）的做法

合并像素（Binning，简称 Bin）是天文摄影中常用的手法。这篇聚焦在一个实务问题：与其在拍摄当下让相机做 Bin，不如把图像存下来后，在电脑软件里完成——效果通常更好。这里各以 PixInsight 与 Astro Pixel Processor 举一个最简单的做法。

先提醒一件事：不同品牌的 Bin 默认值不一样

ZWO 与 QHY 是目前业余天文摄影中两大常见的制冷相机品牌。有趣的是，即使两台相机用的是同一颗 CMOS 芯片，使用特性却可能不同——其中一项就是 Bin（合并像素）的默认行为。ZWO 与 QHY 的 Bin 默认值原来是不一样的。

正因为机身端的行为各家有差异，我更倾向把 Bin 这件事留到后期时、在电脑软件里统一处理。这样不但结果可控，算法选择也更多。（关于 ZWO 与 QHY Bin 差异的细节与位深度的原理，另有专篇说明。）

做法一：在 PixInsight 用 IntegerResample

在 PI 中，使用 IntegerResample 这个 Process：

• factor 设为 2、选择 downsample；
• mode 选 average（平均）。

这样得到的结果，会与 CMOS 相机端“平均值 Bin”的结果完全相同。换句话说，你在电脑里就能重现机身 Bin 的平均效果，而且是用完整数据去运算。

做法二：在 APP 用 INTEGRATE scale

在 Astro Pixel Processor 中，做法是在“6) INTEGRATE”页面，把 INTEGRATE scale 设为 0.5。

需要注意的是，这个结果应该会比较类似于 PI 中使用插值（interpolation）的 resample process 的结果，而不完全等同于前面 IntegerResample 的平均做法。两者的差别在于重采样时的算法不同，实际使用时可以依需求选择。

小结

合并像素本身不难，关键是“在哪里做”。相机端做 Bin 主要是为了缩小文件或提高帧率；但如果目的是提升信噪比、保留完整数据，那么把图像存下来后在 PixInsight 或 APP 里用软件完成，会是更稳妥的选择。