ZWO और QHY के Bin में अंतर, और सॉफ़्टवेयर पिक्सेल बिनिंग का सिद्धांत

पिछले लेख में सॉफ़्टवेयर से पिक्सेल बिनिंग (Bin) करने की व्यावहारिक विधि पर बात हुई थी; यह लेख उसके सिद्धांत में गहरे उतरता है — ZWO और QHY, इन दोनों कंपनियों के कैमरों में Bin का व्यवहार अलग क्यों है, और “कंप्यूटर पर Bin करना”, “कैमरे पर Bin करना” की तुलना में डेटा कम क्यों खोता है।

ZWO और QHY में Bin के डिफ़ॉल्ट मान अलग हैं

ZWO 6200mm और QHY600M का उदाहरण लें तो दोनों असल में एक ही Sony IMX455 BSI सेंसर इस्तेमाल करते हैं, पर Bin का डिफ़ॉल्ट व्यवहार एक जैसा नहीं है।

1. ZWO की पिक्सेल बिनिंग केवल “पिक्सेल औसत” करती है। आप एक ही समान रूप से प्रकाशित फ़्लैट पैनल से शॉट लेकर देख सकते हैं — Bin से पहले और बाद में चमक लगभग एक जैसी मिलेगी; यही औसत की पहचान है।
2. QHY की पिक्सेल बिनिंग डिफ़ॉल्ट रूप से “पिक्सेल योग” करती है (परंपरागत CCD के व्यवहार जैसी), और चाहें तो इसे औसत पर भी बदला जा सकता है।

ध्यान देने की बात यह है कि QHY को योग पर सेट करने पर मान 16bit से अधिक हो सकते हैं; ऐसे में पूरा डेटा बाहर भेजने के लिए रीडआउट कमांड बदलनी होगी और 32-बिट ट्रांसफ़र चालू करना होगा। इसके अलावा, ZWO का तरीक़ा मोनोक्रोम और कलर, दोनों तरह के कैमरों पर लागू होता है; जबकि QHY का योग वाला Bin केवल मोनोक्रोम कैमरों पर ही लागू होता है।

CMOS पर Bin करें या नहीं, इसका तर्क CCD से अलग क्यों है

CMOS कैमरों में, शूटिंग के समय सॉफ़्टवेयर या फ़र्मवेयर Bin सेट करने का मुख्य उद्देश्य फ़ाइल का आकार घटाना या फ़्रेम रेट बढ़ाना होता है। पर रीडआउट शोर के व्यवहार पर ध्यान देना ज़रूरी है:

• CMOS में Bin के बाद रीडआउट शोर दोगुना हो जाता है;
• CCD में Bin के बाद रीडआउट शोर उल्टे घट जाता है।

Bin के मामले में यही CMOS और CCD का बुनियादी अंतर है, और यही वजह भी है कि CMOS के दौर में “कैमरे पर ही Bin करने” की प्रेरणा CCD जितना प्रबल नहीं रहा। CMOS की पिक्सेल बिनिंग असल में पोस्ट-प्रोसेसिंग के समय सॉफ़्टवेयर में करना ज़्यादा उपयुक्त है, और नतीजा भी बेहतर आता है।

कंप्यूटर सॉफ़्टवेयर पर Bin करने के फ़ायदे और नुक़सान

Bin को कंप्यूटर सॉफ़्टवेयर में ले जाने के कुछ ठोस फ़ायदे हैं:

1. S/N अनुपात उतना ही बढ़ता है, पर गणना कहीं अधिक लचीली

सॉफ़्टवेयर Bin भी उसी तरह 2 गुना S/N अनुपात सुधार देता है, और कंप्यूटर की गणना-क्षमता बेहतर है, चुनने के लिए एल्गोरिदम भी अधिक हैं।

2. कोई भी डेटा नहीं फेंका जाता

यही असली बात है। तथाकथित द्विआधारी औसत की गणना सचमुच “जोड़कर 4 से भाग देना” नहीं है (Bin 2 का उदाहरण लें)। चार 16-बिट द्विआधारी संख्याओं को जोड़ने पर 18 बिट चाहिए (ओवरफ़्लो होता है, क्योंकि यह 16 बिट से अधिक है), और द्विआधारी में 4 से भाग देना असल में यही है कि जोड़ने के बाद सबसे निचले दो बिट छोड़ दिए जाएँ (यानी दशमलव बिंदु को दो स्थान बाईं ओर खिसका देना)।

इसलिए, अगर ZWO का उपयोगकर्ता सीधे कैमरे पर ही Bin सेट कर देता है, तो डेटा का यह हिस्सा खो देता है; QHY के उपयोगकर्ता को 32-बिट ट्रांसफ़र चालू करके पूरा डेटा कंप्यूटर तक भेजना होगा, वरना ओवरफ़्लो वाला हिस्सा उसी तरह छोड़ दिया जाएगा। इसके उलट, कंप्यूटर पर Bin करने पर गणना 32 बिट में होती है, कोई डेटा नहीं खोता, और पूरी वेल डेप्थ तथा बिट डेप्थ बनी रहती है।

3. क़ीमत यह है कि अधिक डेटा भेजना और संग्रहीत करना पड़ता है

पिक्सेल बिनिंग रिज़ॉल्यूशन की बलि देती है, तीक्ष्णता घटती है, पर फ़ाइल का आकार बहुत घट जाता है। उलटकर कहें तो, अगर कैमरे पर ही Bin न करें, तो अधिक डेटा भेजना पड़ेगा और मूल फ़ाइलें रखने के लिए अधिक जगह भी ख़र्च होगी। “कंप्यूटर पर Bin” चुनने पर यही क़ीमत चुकानी पड़ती है — पहले बड़ी मूल फ़ाइलों का बोझ उठाइए, बदले में पोस्ट-प्रोसेसिंग के समय पूरी और बिना किसी हानि वाली लचक पाइए।

पूरक

QHY पर 32-बिट ट्रांसफ़र चालू करने की जानकारी के लिए आधिकारिक उपयोगकर्ता पुस्तिका देखी जा सकती है। ध्यान देने की बात यह है कि यह सुविधा केवल कुछ नए मॉडलों (जैसे QHY600, QHY268, QHY411, QHY461 आदि) में ही उपलब्ध है।