การให้น้ำหนักภาพสำหรับ Integration: เปรียบเทียบ NSG, PSF Signal Weight และ APP

ก่อนทำ Integration ซอฟต์แวร์จะให้น้ำหนักภาพย่อยแต่ละภาพแตกต่างกันไปตามคุณภาพ ภาพที่ดีจะได้น้ำหนักสูง ตอน Integration จะมีส่วนในการให้พิกเซลมากกว่า ภาพที่แย่จะได้น้ำหนักต่ำ มีส่วนน้อยกว่า ความแม่นยำของ “การประเมินน้ำหนัก” นี้ ส่งผลโดยตรงต่อคุณภาพของภาพ Integration สุดท้าย บทความนี้เปรียบเทียบประสิทธิภาพของเครื่องมือให้น้ำหนักภาพที่พบได้ทั่วไปหลายตัว

สิ่งที่นำมาเปรียบเทียบ

ภาพด้านล่างเปรียบเทียบวิธีให้คะแนนสามแบบ สำหรับข้อมูลแบบ “ระบบเล็ก undersample และมีเมฆบางส่วน” โดยดูจากน้ำหนักภาพที่แต่ละวิธีให้ก่อนทำ Integration ได้แก่

NSG คือ Normalize Scale Gradient Script
PI PSF SW คือ PSF Signal Weight ในกระบวนการ ImageIntegration ของ PixInsight
APP คือ Astro Pixel Processor

กราฟเปรียบเทียบน้ำหนักที่ NSG, PI PSF Signal Weight และ APP ให้กับภาพที่มีเมฆ

(ที่มาของภาพด้านบน: https://www.youtube.com/watch?v=KUtkg14dj6A)

ผลลัพธ์

น้ำหนักภาพที่ NSG ให้ กับที่ PSF SW ค่าเริ่มต้นของ PI เวอร์ชันล่าสุดให้ ใกล้เคียงกันมาก สำหรับภาพที่มีเมฆ ทั้งสองต่างก็ให้น้ำหนักค่อนข้างต่ำ นี่คือพฤติกรรมที่ถูกต้องตามที่เราคาดหวัง

แต่เมื่อ APP ให้น้ำหนัก กลับเกิดปัญหาที่คล้ายกับการให้คะแนน SNR แบบเดิมของ PI คือสำหรับภาพที่มีเมฆ กลับให้น้ำหนักค่อนข้างสูง เห็นได้ชัดว่าสิ่งนี้จะทำให้ภาพคุณภาพแย่ถูกนำมาใช้มากเกินไป และฉุดผลลัพธ์สุดท้ายให้แย่ลง

คำแนะนำเชิงปฏิบัติ

ดังนั้น ตอนนี้ถ้าคุณจะใช้ APP ทำ Integration ภาพที่ “มีเมฆบางส่วน” หรือ “ได้รับผลกระทบจากมลภาวะทางแสงบางส่วน” จำเป็นต้องลบด้วยตัวเองล่วงหน้า จึงจะหลีกเลี่ยงการถูกให้น้ำหนักสูงอย่างผิดพลาดได้

ส่วนถ้าคุณใช้ NSG หรือ PSF SW ของ PI ในการประเมินน้ำหนัก ก็ไม่จำเป็นต้องทำแบบนี้เป็นพิเศษ เครื่องมือเหล่านี้สามารถระบุภาพที่มีปัญหาได้อย่างถูกต้องและลดน้ำหนักของภาพเหล่านั้นลงได้แล้ว