Doar două imagini: cum se face stacking cu PixelMath

Atunci când faceți stacking, apare uneori o situație stânjenitoare: aveți la dispoziție doar două imagini. Iar procesul ImageIntegration din PixInsight are un prag: acceptă să ruleze doar dacă există cel puțin trei imagini. Așadar, dacă aveți doar două, chiar nu mai există nicio soluție pentru stacking? De fapt există: puteți ocoli ImageIntegration și, în schimb, puteți folosi PixelMath, rezolvând totul manual.

Ca să spunem lucrurilor pe nume: „stacking” înseamnă, din punct de vedere matematic, o mediere ponderată a mai multor imagini aliniate, folosită pentru a îmbunătăți raportul semnal-zgomot. ImageIntegration este atât de puternic tocmai pentru că, pe lângă mediere, realizează și normalizarea și pixel rejection; dar pixel rejection are nevoie de cel puțin trei imagini ca să funcționeze (e nevoie de un vot majoritar pentru a decide care pixel este o valoare aberantă). Așadar, când rămân doar două imagini, ne mulțumim cu soluția de rezervă și folosim PixelMath pentru a realiza manual doar lucrul cel mai esențial: „medierea după aliniere”.

Cea mai simplă metodă: adunare, apoi mediere

Combinarea celor două imagini înseamnă, în esență, adunarea lor și apoi împărțirea la doi. Formula introdusă în PixelMath adună cele două imagini și le înmulțește apoi cu 0.5 (adică ÷2).

Astfel se obține o imagine care reprezintă media celor două.

Vreți ponderi diferite? Separați coeficienții

Dacă nu doriți doar o mediere simplă, ci vreți ca cele două imagini să aibă ponderi diferite, extindeți formula și ajustați separat coeficienții din fața celor două imagini.

De exemplu:

0.8*image1 + 0.2*image2

Astfel, ponderea celor două imagini devine 4:1. Modul de distribuire a coeficienților depinde de evaluarea calității celor două imagini; este suficient ca suma celor doi coeficienți să fie egală cu 1.

Un memento foarte important: înainte de a începe, aliniați mai întâi cele două imagini. Dacă le adunați fără aliniere, stelele se vor suprapune ca imagini duble, iar toată munca depusă se pierde. Acest pas nu poate fi omis, indiferent de formula folosită – PixelMath face doar aritmetică pixel cu pixel și nu corectează deplasarea dintre cele două imagini.

Avansat: mai întâi Normalization, apoi mediere

Metoda de mai sus este suficientă pentru situații de urgență, dar dacă există o diferență între luminozitatea fundalului sau intensitatea semnalului celor două imagini, rezultatul obținut prin adunare și mediere directă nu va fi ideal. Un flux de lucru mai riguros constă în a face mai întâi Normalization pe cele două imagini și abia apoi mediere, în două etape:

1. Faceți mai întâi Normalization: normalizați imaginea care urmează să fie folosită în stacking la scara imaginii de referință:

($T-median($T))*MAD(ReferenceImage)/MAD($T)+median(ReferenceImage)

2. Apoi mediați cele două imagini, finalizând stackingul:

($T+ReferenceImage)/2

În formulă trebuie explicate două simboluri:

• ReferenceImage reprezintă imaginea mai bună dintre cele două, folosită ca referință pentru normalizare.
• $T este cealaltă imagine.

Avantajul de a face mai întâi Normalization este că aduce cele două imagini pe aceeași bază înainte de adunare, evitând ca diferența de fundal sau de semnal a uneia dintre ele să contamineze rezultatul final. Deși sunt doar două imagini, cu metoda corectă se poate obține prin stacking un rezultat la fel de curat.