本站提供正體中文版。切換到正體中文本站提供简体中文版。切换到简体中文This site is available in English.View in Englishこのサイトには日本語版があります。日本語で表示이 사이트는 한국어로도 제공됩니다.한국어로 보기Diese Website ist auch auf Deutsch verfügbar.Auf Deutsch ansehenEste sitio web también está disponible en español.Ver en españolQuesto sito è disponibile anche in italiano.Visualizza in italianoCe site est également disponible en français.Afficher en françaisEste site também está disponível em português.Ver em portuguêsDeze website is ook beschikbaar in het Nederlands.In het Nederlands bekijkenЭтот сайт также доступен на русском языке.Смотреть на русскомयह वेबसाइट हिन्दी में भी उपलब्ध है।हिन्दी में देखेंهذا الموقع متاح أيضًا باللغة العربية.عرض بالعربيةSitus ini juga tersedia dalam bahasa Indonesia.Lihat dalam bahasa IndonesiaBu site Türkçe olarak da mevcut.Türkçe görüntüleTa strona jest dostępna także po polsku.Wyświetl po polskuTrang web này cũng có phiên bản tiếng Việt.Xem bằng tiếng Việtاین وب‌سایت به فارسی هم در دسترس است.مشاهده به فارسیЦей сайт також доступний українською.Переглянути українськоюTato stránka je k dispozici také v češtině.Zobrazit v češtiněEz az oldal magyarul is elérhető.Megtekintés magyarulAcest site este disponibil și în limba română.Vizualizare în română

การทำ Normalization ความแรงสัญญาณของช่อง Narrowband

การจัดการสี2023.09

การประมวลผล Narrowband แบบพื้นฐานที่สุด คือการนำภาพ Narrowband ใส่เข้าช่อง RGB โดยตรง เช่น พาเลตสี HOO, SHO, HSO

อย่างไรก็ตาม เนื่องจากความแรงสัญญาณของแต่ละช่องแตกต่างกัน เมื่อนำช่อง Narrowband ใส่เข้า RGB โดยตรง มักเกิดสภาพเป็นสีเขียวทั้งภาพ (เช่นในกรณี SHO) หรือสีแดงทั้งภาพ (เช่นในกรณี HSO) ถึงตรงนี้จึงต้องทำ “Channel Normalization” คือการดึงสัญญาณ Narrowband ต่าง ๆ ให้มีความแรงใกล้เคียงกัน เพื่อให้นำไปรวมภาพต่อได้

ภาพประกอบความแรงสัญญาณของช่อง Narrowband ที่ไม่เท่ากันจนทำให้เกิดสีเพี้ยน พร้อมภาพเปรียบเทียบก่อนและหลังทำ Normalization

วิธี Normalization ที่พบได้บ่อยไม่กี่แบบ

ใน PixInsight เพียงใช้เครื่องมือพื้นฐานก็สามารถดึงสัญญาณ Narrowband ต่าง ๆ ให้มีความแรงใกล้เคียงกันได้ วิธีระดับเริ่มต้นที่พบบ่อยมีดังนี้

  1. Linear Fit
  2. สูตร PixelMath (เช่น boost ช่องใดช่องหนึ่งด้วยมือ)
  3. Script (เช่นสคริปต์อย่าง SHO-AIP)
  4. Curve

ข้อควรคิดให้ชัดก่อน

แต่ขอเตือนไว้ก่อนว่า แม้เครื่องมือเหล่านี้จะดึงความแรงสัญญาณขึ้นได้ แต่อัตราส่วนสัญญาณต่อสัญญาณรบกวนของสัญญาณ Narrowband เอง ก็ยังต้องอาศัยการสะสมชั่วโมงเปิดรับแสงอยู่ดี

ตัวอย่างเช่น สัญญาณ OIII หรือ SII ของเป้าหมายบางอย่างอ่อนกว่าตั้งแต่ต้นอยู่แล้ว หลังจากดึงขึ้นแล้ว สัญญาณรบกวนก็จะยิ่งเด่นชัดขึ้นเท่านั้น สุดท้ายทำให้ช่องใดช่องหนึ่งในภาพที่รวมแล้วมีอัตราส่วนสัญญาณต่อสัญญาณรบกวนแย่ลง และปรากฏให้เห็นตรง ๆ บนภาพ ดังนั้น Normalization จึงแก้ปัญหาเรื่อง “การปรับความสว่างให้ตรงกัน” ไม่ใช่ปัญหาเรื่อง “สัญญาณไม่เพียงพอ” อย่างหลังไม่มีทางลัด ทำได้อย่างเดียวคือถ่ายเพิ่ม