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 فارسیTato 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 românăเว็บไซต์นี้มีเวอร์ชันภาษาไทยดูเป็นภาษาไทย

Лише два кадри: як виконати інтеграцію за допомогою PixelMath

Попередня обробка та стекінг2022.08

Під час інтеграції часом трапляється незручна ситуація: під рукою лише два кадри. А в ImageIntegration у PixInsight є поріг — цей процес погоджується працювати лише від трьох кадрів і більше. То невже з двома кадрами інтегрувати справді неможливо? Насправді можливо: можна обійти ImageIntegration і зробити все вручну за допомогою PixelMath.

Якщо говорити прямо, «інтеграція» математично — це не що інше, як зважене усереднення кількох вирівняних кадрів, яке застосовують для підвищення відношення сигнал/шум (SNR). ImageIntegration настільки потужний тому, що, окрім усереднення, виконує за вас нормалізацію та відбракування пікселів; але відбракування працює лише від трьох кадрів (потрібна більшість голосів, щоб визначити, який піксель є викидом). Тож коли залишилося лише два кадри, доводиться вдовольнитися простішим варіантом і вручну виконати за допомогою PixelMath найголовніше — «усереднення після вирівнювання».

Найпростіший спосіб: скласти, потім усереднити

Об’єднати два кадри — по суті означає скласти їх і поділити на два. Формула, яку ви вводите в PixelMath, складає два кадри й множить результат на 0.5 (тобто ÷2).

Ілюстрація формули PixelMath для усереднення двох кадрів

Так ви отримуєте один кадр — результат усереднення обох.

Хочете задати різні ваги? Розділіть коефіцієнти

Якщо ви хочете не просто звичайне усереднення, а щоб кожен із двох кадрів мав свою вагу, розгорніть формулу та окремо налаштуйте коефіцієнт перед кожним кадром.

Наприклад:

0.8*image1 + 0.2*image2

Так вага двох кадрів стає 4:1. Як розподілити коефіцієнти — залежить від вашої оцінки якості обох кадрів; єдине правило — сума двох коефіцієнтів повинна дорівнювати 1.

Дуже важливе нагадування: перш ніж почати, не забудьте спершу вирівняти два кадри. Якщо скласти їх без вирівнювання, зорі роздвояться, перетворившись на примарні зображення, і всі зусилля підуть намарне. Цей крок не можна пропускати, яку б формулу ви не використовували — PixelMath лише виконує арифметику попіксельно і не виправить за вас зміщення між двома кадрами.

Просунутий рівень: спершу Normalization, потім усереднення

Спосіб вище годиться для екстрених випадків, але якщо два кадри різняться яскравістю фону чи силою сигналу, результат прямого складання й усереднення не буде ідеальним. Дещо ретельніший робочий процес — спершу виконати Normalization для обох кадрів, а потім усереднити їх, у два кроки:

  1. Спершу виконайте Normalization, нормалізуючи кадр, який потрібно інтегрувати, до масштабу опорного кадру:
($T-median($T))*MAD(ReferenceImage)/MAD($T)+median(ReferenceImage)

Формула PixelMath для виконання Normalization на двох кадрах

  1. Потім усередніть два кадри, завершивши інтеграцію:
($T+ReferenceImage)/2

Формула PixelMath для усереднення двох кадрів після Normalization

У формулі є два символи, які варто пояснити:

  • ReferenceImage позначає кращий із двох кадрів, він використовується як опорний для нормалізації.
  • $T — це другий кадр.

Перевага попереднього виконання Normalization у тому, що вона ставить два кадри на спільну основу перед складанням, запобігаючи забрудненню кінцевого результату різницею фону чи сигналу одного з них. Два кадри — це, звісно, небагато, але за правильного методу можна так само отримати чистий інтегрований результат.