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

Sadece iki kare varken PixelMath ile nasıl entegrasyon yapılır

Ön işleme ve stacking2022.08

Entegrasyon sırasında ara sıra can sıkıcı bir durumla karşılaşırsınız: elinizde yalnızca iki kare vardır. PixInsight’ın ImageIntegration’ı ise bir eşik koyar — en az üç kare olmadan çalışmayı kabul etmez. Peki elde yalnızca iki kare varken istiflemenin gerçekten hiçbir yolu yok mudur? Aslında var: ImageIntegration’ı atlayıp işi PixelMath ile kendimiz yapabiliriz.

Açık söylemek gerekirse “entegrasyon”, matematiksel olarak hizalanmış birden fazla karenin ağırlıklı ortalamasını almaktan başka bir şey değildir; amacı sinyal-gürültü oranını (SNR) yükseltmektir. ImageIntegration’ın bu kadar güçlü olmasının nedeni, ortalama almanın yanı sıra normalizasyonu ve piksel elemeyi (pixel rejection) de sizin yerinize yapmasıdır; ama eleme işi en az üç kare olmadan yürümez (hangi pikselin aykırı değer olduğuna karar vermek için çoğunluk oyu gerekir). Bu yüzden elde yalnızca iki kare kaldığında bir alt seçeneğe razı olur ve en can alıcı kısmı — “hizaladıktan sonra ortalama alma” işini — PixelMath ile elle hallederiz.

En basit yöntem: toplayın, sonra ortalama alın

İki kareyi birleştirmek özünde onları toplayıp ikiye bölmek demektir. PixelMath’e girilecek formül de iki kareyi toplayıp 0.5 ile çarpmaktan ibarettir (yani ÷2).

PixelMath ile iki karenin ortalamasını alan formülün gösterimi

Böylece ikisinin ortalaması olan tek bir görüntü elde edersiniz.

Farklı ağırlıklar vermek mi istiyorsunuz? Katsayıları ayırın

Yalnızca düz bir ortalama değil de iki karenin farklı ağırlıklara sahip olmasını istiyorsanız, formülü açın ve her iki karenin önündeki katsayıyı ayrı ayrı ayarlayın.

Örneğin:

0.8*image1 + 0.2*image2

Böylece iki karenin ağırlığı 4:1 olur. Katsayıları nasıl dağıtacağınız, iki karenin kalitesi hakkındaki kendi değerlendirmenize bağlıdır; tek kural, iki katsayının toplamının 1 etmesidir.

Çok önemli bir şeyi hatırlatayım: işe koyulmadan önce iki kareyi hizalamayı unutmayın. Hizalamadan toplarsanız yıldızlar üst üste binip çift hayalet görüntüye dönüşür ve tüm emeğiniz boşa gider. Hangi formülü kullanırsanız kullanın bu adım atlanamaz — PixelMath yalnızca piksel piksel aritmetik yapar, iki kare arasındaki kaymayı sizin yerinize düzeltmez.

İleri düzey: önce Normalization, sonra ortalama

Yukarıdaki yöntem acil durumlar için yeterlidir, ama iki karenin arka plan parlaklığı ya da sinyal gücü arasında fark varsa doğrudan toplayıp ortalama almanın sonucu ideal olmaz. Biraz daha özenli bir iş akışı, iki kareye önce Normalization uygulayıp sonra ortalama almaktır; iki adıma ayrılır:

  1. Önce Normalization yapın ve entegre edilecek kareyi referans karenin ölçeğine normalleştirin:
($T-median($T))*MAD(ReferenceImage)/MAD($T)+median(ReferenceImage)

İki kareye Normalization uygulayan PixelMath formülü

  1. Ardından iki karenin ortalamasını alarak entegrasyonu tamamlayın:
($T+ReferenceImage)/2

Normalization sonrasında iki karenin ortalamasını alan PixelMath formülü

Formülde açıklanması gereken iki simge var:

  • ReferenceImage, iki kareden daha iyi olanını temsil eder; normalleştirmenin referansı olarak o kullanılır.
  • $T ise diğer karedir.

Önce Normalization yapmanın yararı, toplama işleminden önce iki kareyi aynı temele oturtması ve birinin arka plan ya da sinyal farkının nihai sonucu kirletmesini önlemesidir. İki kare azdır, ama yöntem doğru olduğu sürece yine de temiz bir sonuç entegre edilebilir.