Нормализация и взвешивание при интеграции: NSG и референсное изображение
Интеграция — это не просто сложение всех изображений в равной мере. Качество, градиент и яркость фона у каждого изображения разные, поэтому перед интеграцией сначала нужно сделать две вещи: привести градиент каждого изображения к единой базе (нормализация) и присвоить каждому изображению подходящий вес. В этой статье речь пойдёт о скрипте NSG и о том, как выбирать референсное изображение (reference image).
NSG: нормализация и взвешивание — сразу вместе
Normalize Scale Gradient (NSG) — это скрипт, используемый перед интеграцией: он присваивает каждому изображению подходящий вес и, взяв референсное изображение за базу, корректирует градиенты остальных изображений, после чего переходит к следующему этапу — процессу интеграции. Помимо нормализации, можно также воспользоваться рассчитанными им весами, чтобы обоснованно отбраковать изображения с более низкой оценкой.
Моё собственное впечатление от использования таково: с появлением NSG я практически могу убрать Subframe Selector и Local Normalization — кажется, с тех пор я и вправду пользовался ими считаные разы. Разумеется, это личная привычка обработки, и то, как сочетать инструменты, в конечном счёте зависит от рабочего процесса каждого.
Референсное изображение: выбор отличается на двух этапах
При использовании NSG (или любого рабочего процесса выравнивания и нормализации) есть один легко упускаемый, но очень важный нюанс: на этапах выравнивания по звёздам и нормализации принципы выбора референсного изображения противоположны.
- Референсное изображение для Star Alignment: выберите снимок «среднего» качества. Так изображения как лучшего, так и худшего качества смогут гладко выровняться по нему.
- Референсное изображение для Normalization: выберите снимок «наилучшего» качества. Потому что нужно взять самый лучший кадр за базу для коррекции градиентов остальных изображений.
Один должен быть «средним», другой — «наилучшим», не перепутайте их.
Пример диагностики: проблемы остаются даже после NSG
Нормализация — не панацея; даже после NSG изображение всё ещё может иметь дефекты. Поделюсь примером, который я видел в зарубежном сообществе: кто-то после завершения NSG сделал ещё и ABE, и изображение всё равно выглядело проблемным.
Возможных причин несколько:
- С правой стороны изображения — более сильное световое загрязнение плюс облачность.
- Точки выборки ABE, возможно, расставлены неправильно, а ABE при этом не позволяет вручную корректировать точки выборки — в этом случае следует перейти на DBE и расставить точки выборки вручную.
- С флэтами может быть проблема, из-за чего нужно сменить алгоритм калибровки на деление, а при необходимости даже переснять флэты.
Главный вывод из этого примера таков: инструменты нормализации и удаления фона (NSG, ABE, DBE) способны исправить градиент и фон, но если корень проблемы кроется в световом загрязнении, облачности или в самих флэтах, нужно вернуться к источнику и разобраться там, а не слепо наращивать инструменты на позднем этапе.