Normalisierung und Gewichtung bei der Integration: NSG und das Referenzbild
Integration heißt nicht einfach, jedes Bild zu gleichen Teilen aufzusummieren. Qualität, Gradient und Hintergrundhelligkeit sind bei jedem Bild anders, also musst du vor dem Integrieren zuerst zwei Dinge tun: die Gradienten der einzelnen Bilder auf dieselbe Basis angleichen (Normalisierung) und jedem Bild eine angemessene Gewichtung geben. Dieser Artikel behandelt das NSG-Skript und wie man das Referenzbild (reference image) auswählt.
NSG: Normalisierung und Gewichtung in einem Zug erledigt
Normalize Scale Gradient (NSG) ist ein Skript, das vor der Integration zum Einsatz kommt: Es gibt jedem Bild eine angemessene Gewichtung und gleicht, mit dem Referenzbild als Basis, die Gradienten der übrigen Bilder an, bevor es zur nächsten Stufe, dem Integrationsvorgang, übergeht. Neben der Normalisierung kannst du auch die von ihm ermittelten Gewichtungen nutzen, um niedriger bewertete Bilder angemessen zu entfernen.
Mein eigener Eindruck bei der Nutzung ist: Seit ich NSG habe, kann ich Subframe Selector und Local Normalization praktisch wegräumen — ich glaube, ich habe sie seither wirklich nur ein paarmal benutzt. Das ist natürlich eine persönliche Bearbeitungsgewohnheit, und wie man Werkzeuge kombiniert, hängt letztlich vom eigenen Ablauf ab.
Das Referenzbild: In den beiden Stufen wird anders ausgewählt
Beim Einsatz von NSG (oder irgendeinem Registrierungs- oder Normalisierungsablauf) gibt es ein leicht zu übersehendes, aber sehr entscheidendes Detail: Bei der Sternregistrierung und bei der Normalisierung ist das Prinzip zur Auswahl des Referenzbildes genau gegensätzlich.
- Das Referenzbild für Star Alignment: Wähle ein Foto von „mittlerer“ Qualität. So können sich sowohl qualitativ bessere als auch schlechtere Bilder reibungslos daran registrieren.
- Das Referenzbild für Normalization: Wähle das Foto mit der „besten“ Qualität. Denn du willst das beste als Basis nehmen, um die Gradienten der anderen Bilder anzugleichen.
Das eine soll „mittelmäßig“ sein, das andere „das beste“ — verwechsle sie nicht.
Ein Fehlersuche-Fall: Auch nach NSG noch Probleme
Normalisierung ist kein Allheilmittel; auch nach NSG kann ein Bild noch Mängel haben. Ich teile ein Beispiel, das ich in einer ausländischen Community gesehen habe: Jemand hat nach dem NSG noch ABE gemacht, und das Bild sah trotzdem noch problematisch aus.
Es gibt mehrere mögliche Ursachen:
- Die rechte Seite des Bildes hat stärkere Lichtverschmutzung, dazu Wolken.
- Die Messpunkte von ABE sind möglicherweise falsch platziert, und ABE lässt sich die Messpunkte nicht von Hand anpassen — in diesem Fall sollte man auf DBE umsteigen und die Messpunkte von Hand setzen.
- Die Flats könnten ein Problem haben, sodass man den Kalibrierungsalgorithmus auf Division umstellen und die Flats im Notfall sogar neu aufnehmen muss.
Der Kernpunkt dieses Falls ist: Was Normalisierungs- und Hintergrundentfernungs-Werkzeuge (NSG, ABE, DBE) beheben können, sind Gradienten und Hintergrund; wenn die Wurzel des Problems aber in der Lichtverschmutzung und den Wolken oder in den Flats selbst liegt, muss man zur Quelle zurückkehren und dort ansetzen, statt hinten blind immer mehr Werkzeuge aufzutürmen.