本站提供正體中文版。切換到正體中文本站提供简体中文版。切换到简体中文This site is available in English.View in Englishこのサイトには日本語版があります。日本語で表示이 사이트는 한국어로도 제공됩니다.한국어로 보기Diese Website ist auch auf Deutsch verfügbar.Auf Deutsch ansehenEste sitio web también está disponible en español.Ver en españolQuesto sito è disponibile anche in italiano.Visualizza in italianoCe site est également disponible en français.Afficher en françaisEste site também está disponível em português.Ver em portuguêsDeze website is ook beschikbaar in het Nederlands.In het Nederlands bekijkenЭтот сайт также доступен на русском языке.Смотреть на русскомयह वेबसाइट हिन्दी में भी उपलब्ध है।हिन्दी में देखेंهذا الموقع متاح أيضًا باللغة العربية.عرض بالعربيةSitus ini juga tersedia dalam bahasa Indonesia.Lihat dalam bahasa IndonesiaBu site Türkçe olarak da mevcut.Türkçe görüntüleTa strona jest dostępna także po polsku.Wyświetl po polskuTrang web này cũng có phiên bản tiếng Việt.Xem bằng tiếng Việtاین وب‌سایت به فارسی هم در دسترس است.مشاهده به فارسیЦей сайт також доступний українською.Переглянути українськоюTato stránka je k dispozici také v češtině.Zobrazit v češtiněEz az oldal magyarul is elérhető.Megtekintés magyarulเว็บไซต์นี้มีเวอร์ชันภาษาไทยดูเป็นภาษาไทย

Rejection la stacking: alegerea algoritmului și citirea Rejection Map

Preprocesare și stacking2021.01

„Rejection” la stacking înseamnă eliminarea automată, în timpul suprapunerii mai multor cadre, a valorilor aberante care nu ar trebui să apară acolo – urme de sateliți, pete albe de raze cosmice, hot pixeli rămași, halourile umflate ale stelelor prea strălucitoare și altele asemenea. Alegerea algoritmului de rejection potrivit și înțelegerea Rejection Map pe care acesta o produce sunt cheia unei suprapuneri curate. Acest articol trece în revistă logica alegerii unui algoritm de rejection, precum și felul exact în care trebuie citite cele două hărți de rejection adesea ignorate.

Familia algoritmilor de rejection

PixInsight oferă mai mulți algoritmi de rejection la stacking, iar documentația oficială enumeră scenariile potrivite pentru fiecare algoritm – merită cu adevărat citită (rețineți că acest document a fost publicat de ceva vreme și nu acoperă algoritmul GESD, adăugat ulterior).

Algoritmii de rejection enumerați în documentația oficială PixInsight Image Integration

Se pot împărți, în linii mari, în două categorii:

  • Familia Sigma: eliminarea valorilor aberante pe baza deviației standard, de exemplu Sigma Clipping, versiunea îmbunătățită Winsorized Sigma Clipping, precum și Percentile Clipping. Principiile și matematica din spatele lor aparțin aceluiași sistem.
  • GESD Test: se bazează pe Grubbs’s test, cu o teorie și o matematică complet diferite de metodele sigma-based; este un algoritm adăugat relativ recent.

GESD vs. Sigma: cine câștigă la puține cadre?

Am comparat efectiv acest lucru. Odată am avut un set de doar 12 cadre și am rulat simultan GESD Test, Winsorized Sigma Clipping și Sigma Clipping tradițional.

Comparație între GESD, Winsorized Sigma și Sigma Clipping (set de date cu 12 cadre)

Cele 12 cadre nu îndeplinesc de fapt numărul recomandat pentru GESD sau Winsorized Sigma, dar în acest set concret GESD Test a dat cel mai bun rezultat. Totuși, o completare ulterioară: dacă este vorba de date color și, pe deasupra, de puține cadre, Winsorized Sigma sau Sigma rămân în continuare alegerea mai potrivită. Așadar nu există un algoritm „mereu cel mai bun” – totul depinde de date.

GESD împotriva urmelor slabe de sateliți

GESD mai are un avantaj practic. Înainte, când foloseam familia sigma la stacking, întâlneam adesea urme de sateliți mai slabe care nu puteau fi eliminate – chiar și cu 17 cadre, o parte din urmă rămânea și după stacking, iar acest tip de urmă slabă nu se pretează la eliminare prin manual selective rejection (înnegrire manuală).

Eliminare reușită a unei urme slabe de satelit după ajustarea parametrilor GESD și dilatarea urmei

Trecând la GESD Test, ajustând corespunzător parametrii și extinzând (dilatând) urma slabă de satelit, am reușit să elimin o urmă extrem de slabă; și, în general, raportul semnal-zgomot (SNR) al GESD este mai mare decât cel al Sigma Clipping tradițional sau al Winsorized Sigma Clipping. (Totuși, în majoritatea cazurilor, familia sigma nu întâmpină o astfel de problemă care nu poate fi eliminată – acesta este un caz relativ extrem.)

O armă specială: Range Clipping

Pe lângă eliminarea statistică a valorilor aberante, mai există un mijloc „brutal”, dar util – Range Clipping.

Eliminarea forțată, prin Low Range clipping, a punctelor negre cauzate de o calibrare dark deficitară

Dacă există cadre cu o calibrare dark deficitară care prezintă multe puncte negre (de exemplu prezente în 10 cadre, absente în 5), algoritmii obișnuiți de rejection au dificultăți să elimine aceste puncte negre prin selectarea valorilor aberante. În acest caz se poate folosi Range Low Clipping la stacking, pentru a elimina forțat toate punctele negre aflate sub un anumit prag. Acesta este un mijloc direct, țintit pe un defect specific, care completează eliminarea statistică a valorilor aberante.

Efectul Low Range clipping la eliminarea punctelor negre

Citirea Rejection Map

După ce se face stacking cu ImageIntegration sau WBPP, pe lângă imaginea finală se obțin și două hărți de rejection: una pentru direcția de luminozitate ridicată (rejection high) și una pentru direcția de luminozitate scăzută (rejection low). Majoritatea oamenilor le ignoră pur și simplu pe amândouă – ceea ce, de fapt, irosește niște informații de diagnostic foarte utile.

Urme de sateliți, halouri de stele umflate și urme de obiecte apropiate de Pământ, apărute pe harta Rejection High

De obicei, rejection low nu are prea multe de arătat; important este rejection high: aici apar tot felul de interferențe pe care nu ați dori să le vedeți în imaginea finală – urme de sateliți, halourile stelelor prea strălucitoare sau umflate, urme de obiecte apropiate de Pământ, plus hot pixeli și pete albe de raze cosmice (hot pixelii îi elimin de obicei încă înainte de stacking, cu Cosmetic Correction, așa că aici numărul lor nu este mare).

Cel mai practic mod de a interpreta această hartă este următorul: dacă un pixel care trebuia eliminat apare în rejection high, înseamnă că a fost eliminat cu succes; dacă nu apare aici, dar rămâne în imaginea finală (de exemplu o urmă de satelit rămasă), înseamnă că parametrii de rejection nu sunt suficient de stricți sau că ar trebui schimbat algoritmul.

Câteva întrebări frecvente: „ar trebui exclus acest cadru?”

Odată înțeles principiul de mai sus, multe dintre frământările începătorilor își găsesc răspunsul.

O imagine cu stele umflate – ar trebui exclusă din stacking? Cu excepția cazului în care imaginea este defocalizată, de obicei o las să participe la stacking.

Ilustrarea halourilor de stele umflate sau prea strălucitoare și a urmelor de sateliți eliminate în rejection high

Verificând rejection high, se observă că părțile prea extinse sau prea strălucitoare ale acelor stele au fost deja eliminate prin rejection și nu au participat la calculul de stacking; urmele de sateliți artificiali și petele albe de raze cosmice ajung și ele în rejection high. Genul acesta de muncă poate fi lăsat pe seama software-ului.

Dacă o urmă strălucitoare de satelit traversează obiectul, ar trebui șters manual acel cadru? Răspunsul este, din nou, nu.

Unul dintre cele 7 cadre are o urmă de satelit ce traversează obiectul, eliminată automat printr-un parametru Sigma High strict

Soluția: dacă numărul de cadre este mic, se folosește un algoritm cu o capacitate de rejection mai puternică (de exemplu familia Sigma Clipping) și se setează parametrul Sigma High mai strict (de exemplu sub 2,5). Într-un exemplu erau doar 7 cadre, iar pe unul dintre ele o urmă de satelit traversa obiectul; fiecare cadru conta pentru raportul semnal-zgomot, așa că, setând parametrii potriviți (nu valorile implicite ale software-ului), procesul de stacking a eliminat automat pixelii nedoriți, iar urma eliminată cu succes a apărut în rejection high. Niciun pixel obținut cu greu nu trebuie irosit.

Excepția coloanei defecte: rejection nu o poate salva

În final, o completare cu o excepție pe care rejection nu o poate salva – coloana defectă (defect column) a unui CCD.

Eliminarea coloanei defecte a CCD-ului cu Defect Map, restul fiind tratat prin rejection

Coloana defectă este prea întunecată și se întinde pe toată lungimea cadrului; dacă se insistă să fie eliminată prin rejection, se sacrifică prea mulți pixeli buni, iar rezultatul tot nu este bun. Modul corect de a proceda este să se realizeze mai întâi un Defect Map pentru cameră (luând ca exemplu CCD-ul 16803 al camerei „Latte”, cu o coloană defectă evidentă în centrul cadrului, plus alte trei mai puțin vizibile), care se încarcă și se aplică pe cadrele light cu procesul DefectMap; după reducerea semnificativă a efectului coloanei defecte, restul este eliminat cu ușurință prin rejection, la stacking. Cu alte cuvinte, rejection este măturătorul de la final, nu o primă linie de apărare atotputernică – defectele care necesită un instrument specializat tot trebuie tratate, mai întâi, cu instrumentul potrivit.