Веса изображений при интеграции: сравнение NSG, PSF Signal Weight и APP

Перед интеграцией программа присваивает каждому субкадру разный вес в зависимости от его качества: хорошие изображения получают высокий вес и вносят больше пикселей при интеграции; плохие получают низкий вес и вносят меньше. От того, насколько точна эта «оценка веса», напрямую зависит качество итогового интегрированного изображения. В этой статье сравнивается работа нескольких распространённых инструментов взвешивания.

Что сравнивается

На графике ниже сравниваются три способа оценки, применённые к данным, снятым «небольшой системой, с недостаточной дискретизацией (undersample), частично с облаками», по весам изображений, которые каждый из них присваивает перед интеграцией:

NSG: Normalize Scale Gradient Script
PI PSF SW: PSF Signal Weight в процессе ImageIntegration программы PixInsight
APP: Astro Pixel Processor

График, сравнивающий веса, которые NSG, PI PSF Signal Weight и APP присваивают изображениям с облаками

(Источник изображения выше: https://www.youtube.com/watch?v=KUtkg14dj6A)

Результат

Веса изображений, присваиваемые NSG и стандартным PSF SW последней версии PI, довольно близки, и для изображений с облаками оба присваивают довольно низкий вес — это то правильное поведение, которого мы ожидаем.

Но при присвоении весов APP демонстрирует проблему, схожую с прежней оценкой по SNR в PI: изображениям с облаками он, напротив, присваивает довольно высокий вес. Это, очевидно, приводит к чрезмерному учёту некачественных изображений и тянет итоговый результат вниз.

Практический совет

Поэтому, если вы сейчас собираетесь использовать APP для интеграции, изображения «частично с облаками» или «частично затронутые световым загрязнением» вам неизбежно придётся заранее удалить вручную, чтобы им по ошибке не присвоили высокий вес.

А если вы используете для оценки веса NSG или PSF SW в PI, делать это специально не нужно — эти инструменты уже способны правильно распознавать проблемные изображения и снижать их вес.