线性阶段的色彩校正：从 PCC 到 SPCC
色彩校正是线性阶段的关键一步。在这个阶段没有把颜色平衡好，等到非线性阶段大幅拉伸后，问题往往会被整个放大——星系旋臂的蓝、HII 区域的红全都跑掉，背景整片泛红，最后只好回到线性阶段重做一遍。这篇整理 PixInsight 中的几种色彩校正方法，以及它们各自的时机。
为什么一定要在线性阶段做好
先讲后果。线性阶段的色彩平衡没做好，永久拉伸后，星系常会出现一大片不明的黄色（网络上初学者的旋涡星系图像很常见这种），旋臂的蓝与 HII 区的红全部受影响、变得怪怪的，背景还整个泛红。这时候唯一的办法就是回到线性阶段重做色彩平衡。
一句话总结：线性阶段没处理好的地方，到了非线性阶段常常会全部被放大。 色彩校正尤其如此。
叠加后的色偏，是常态
叠加完成后，图像偏绿或偏红是很常见的状况——无论是 OSC，还是单色相机做完 RGB 合成后，几乎都会遇到。这不是相机坏了，而是正常现象，用色彩校正就能解决。以下所有方法都在线性阶段进行。
PixInsight 中的三大类校色方法
在 PixInsight 里，常见的颜色校正方法有三种：
- Structure Detection：使用前请先将背景中性化（本地运算）。
- White Reference：需指定白色参考与中性背景（本地运算）。
- PCC（Photometric Color Calibration）：需要解析并成功匹配星点才能运作，可使用网络或本地的星点数据库。
这三种我都会用。有时候甚至会用 PixelMath 把多种结果混合起来。原因很实际——PCC 也偶有失败的时候，这时候会用其他校色方法就显得很重要。
我自己就遇过 PCC 能解析、却无法校色的状况，试过各种已知方法（包含取消星点星等等选项）都无效，最后只能改用传统方法校色。工具再自动，也要有备案。
顺带澄清一个做法：有人会用 Linear Fit 来做色彩平衡。但在 PixInsight 里，这个做法并没有什么特别的好处，因为 PI 本身就有许多专用工具可用——PCC、Color Calibration（底下再分 White Reference 与 Structure Detection）、Assisted Color Calibration 等等。
别忘了传统工具
看到不少朋友，除了 PCC 或 SPCC 之外，就不知道怎么做色彩校正了。其实 PixInsight 里还有不少传统工具可以用：Color Calibration、Histogram Transformation、PixelMath，甚至 DBE，都是在 PCC 或 SPCC 失效时能派上用场的方法。把这些留在工具箱里，遇到自动化失败时才不会卡住。
窄带图像的 SPCC 设置
随着 SPCC（Spectrophotometric Color Calibration）推出，窄带图像的校色也有了对应设置。
一般 RGB 图像，SPCC 的 White Reference 默认值都是选用 Average Spiral Galaxy。但对于窄带图像——包含单色相机加滤镜，或彩色相机加双窄带滤镜——除了要勾选 Narrowband filters mode、填入窄带的波长与带宽之外，官方也建议把 White Reference 改成 Photon Flux。
小结
从早年的 PCC 到后来的 SPCC，PixInsight 的自动校色工具愈来愈强，但两个观念始终不变：色彩校正要在线性阶段做好，以及——永远准备一套备案。自动化工具会失败，懂得在它失手时切换到传统方法，才是稳定出好颜色的关键。