疊圖影像權重：NSG、PSF Signal Weight 與 APP 的比較

疊圖之前，軟體會依據每張子影像的品質給予不同的權重：好的影像權重高，在疊合時貢獻較多像素；差的影像權重低，貢獻較少。這個「權重評估」是否準確，直接影響最終疊圖影像的品質。這篇文章比較幾種常見權重工具的表現。

比較對象

下圖比較了三種評分方式，針對的是「小系統、undersample、部分含雲」的資料，在疊圖之前各自給予的影像權重：

• NSG：Normalize Scale Gradient Script
• PI PSF SW：PixInsight ImageIntegration 程序中的 PSF Signal Weight
• APP：Astro Pixel Processor

（下圖影像來源：https://www.youtube.com/watch?v=KUtkg14dj6A）

結果

NSG 與最新版 PI 預設的 PSF SW 給予的影像權重相當接近，對於有雲的影像，兩者都會給予相當低的權重——這是我們期望的正確行為。

但 APP 在給予權重時，出現了與先前 PI 的 SNR 評分類似的問題：對於有雲的影像，反而給了相當高的權重。這顯然會把品質差的影像過度採納，拖累最終結果。

實務建議

因此，目前如果你要用 APP 來疊圖，對於那些「部分有雲」或「部分受光害影響」的影像，勢必要先行手動刪除，才能避免它們被錯誤地賦予高權重。

而如果你使用的是 NSG 或 PI 的 PSF SW 來評估權重，就不需要特別做這件事——這些工具已經能正確辨識並壓低問題影像的權重了。