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 IndonesiaTa 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 فارسی

NSG (Normalize Scale Gradient): kullanım alanları ve faydaları

Ön işleme ve stacking2022.02Erken dönem notları

Bu yazı, NSG 2.0’ın yayımlandığı 2022 yılında tutulan notlardan derlenmiştir; aracın sonraki gelişimi ve desteklediği platformlar o zamandan bu yana değişti, okurken bunu göz önünde bulundurun.

NSG (Normalize Scale Gradient), PixInsight’ın entegrasyon akışında çok işe yarayan bir araçtır. Bu yazı, aracın kullanım alanlarını ve faydalarını kısaca anlatarak, henüz aşina olmayanların NSG’nin bütün akış içinde nasıl bir rol üstlendiğini görmesini sağlıyor.

NSG script dosyasının arayüzü ile normalleştirme öncesi ve sonrasındaki etkinin gösterimi

Ücret ve sürümler

NSG 2.0’ın kendisi, yalnızca sade biçimde kullanıldığında ücretsizdir. Ancak modüllerinden biri olan NSGXnml’i drizzle integration ile birlikte kullanmak isterseniz ücret ödemek gerekir; fiyatı 27 ABD dolarıdır.

NSG’nin kullanım alanları

  1. Yıldız hizalamadan sonra, entegrasyondan önce kullanın.
  2. Her kanal için en iyi görüntüyü seçip referans görüntü olarak belirlemeniz gerekir.
  3. Her kanalın görüntülerini değerlendirir, referans görüntüyü ölçüt alarak normalleştirir ve ağırlık verir; aynı zamanda her görüntünün ışık gradyanını referans görüntüyle aynı olacak biçimde yeniden şekillendirir.

Burada ağırlığın nasıl değerlendirildiğine değinmeye değer: geleneksel entegrasyon varsayılan olarak ağırlığı noise değerine göre verir, ama yalnızca noise değerine dayanmak kolayca yanlış yargıya götürür; NSG ise daha güvenilir bir değerlendirme yöntemi benimsemiştir.

NSG kullanmanın faydaları

  1. İyi görüntüler daha yüksek ağırlık alır: entegrasyon sırasında iyi görüntülerden daha çok piksel alınır; kötü görüntülerin ağırlığı düşüktür, katkıları da az olur.
  2. Işık gradyanları birbirine yaklaşır: her görüntünün ışık gradyanı aynı olacak biçimde yeniden şekillendirildiği için, sonradan DBE kullanırken istenmeyen ışık gradyanlarını gidermek daha kolay olur.