Нормализация силы сигнала узкополосных каналов
Самая базовая обработка узкополосных данных — это прямая подстановка узкополосных изображений в каналы RGB, например, по палитрам HOO, SHO или HSO.
Однако, поскольку сила сигнала различается между каналами, при прямой подстановке узкополосных каналов в RGB часто получается сплошь зелёное (например, при SHO) или сплошь красное (например, при HSO) изображение. В этом случае необходима «нормализация каналов» — подъём разных узкополосных сигналов до близкой силы, чтобы их можно было впоследствии скомбинировать.
Несколько распространённых способов нормализации
В PixInsight с помощью базовых инструментов можно поднять разные узкополосные сигналы до сходной силы. Распространённые начальные способы следующие:
- Linear Fit
- Формула PixelMath (например, вручную усилить (boost) определённый канал)
- Script (например, такие скрипты, как SHO-AIP)
- Curve
Предпосылка, которую нужно сначала чётко продумать
Однако стоит предупредить: хотя эти инструменты могут поднять силу сигнала, отношение сигнал/шум самого узкополосного сигнала всё равно зависит от накопленных часов экспозиции.
Например, OIII или SII у некоторых объектов изначально слабее, и после подъёма шум лишь становится более заметным, что в итоге приводит к худшему отношению сигнал/шум в определённом канале итогового изображения, и это напрямую проявляется на картинке. Таким образом, нормализация решает проблему «выравнивания яркости», а не проблему «недостатка сигнала» — а для последней нет короткого пути, единственный ответ — больше снимать.