PCC/SPCC và khắc phục sự cố plate solving
PCC (Photometric Color Calibration) và SPCC ra đời sau đó đều là những công cụ hiệu chỉnh màu tự động rất mạnh, nhưng cả hai đều được xây dựng trên một tiền đề — plate solving (giải tọa độ thiên văn) phải thành công. Trên thực tế, chuyện plate solving thất bại hay hiệu chỉnh màu sai lệch không hề hiếm gặp. Bài này tổng hợp vài tình huống khắc phục sự cố plate solving và PCC thường gặp.
Một tiền đề then chốt: bản thân PCC/SPCC không còn plate solving nữa
Trước hết xin nói một điểm rất dễ vấp: cả PCC lẫn SPCC đều đã không còn chức năng Plate Solve.
Vì vậy, trước khi chạy PCC hay SPCC, nếu ảnh chưa được làm Astrometric solution trong WBPP thì bạn phải hoàn tất plate solving bằng Image Plate Solver Script trong menu script trước đã, nếu không PCC hay SPCC sẽ báo lỗi ngay và không thể chạy. Bỏ sót bước này thì mọi thứ phía sau đều tắc.
Các tùy chọn thường khiến PCC thất bại
Khi PCC thất bại ở khâu plate solving hoặc hiệu chỉnh màu, bạn có thể kiểm tra lần lượt vài tùy chọn sau:
- Tự động giới hạn cấp sao: nếu PCC thất bại ở khâu plate solving, bạn có thể tắt tùy chọn này và chuyển sang chọn thủ công dải cấp sao thích hợp.
- Hiệu chỉnh biến dạng: nếu dùng ống kính góc rộng thì nên đánh dấu mục này.
- Bỏ qua dữ liệu trong FIT header: nếu ảnh đã qua Resample, hoặc chụp bằng DSLR, khiến tiêu cự, kích thước pixel và vị trí RA/DEC ghi trong FIT header có thể không khớp với thực tế, hãy đánh dấu mục này để PCC dùng các tham số đúng mà bạn nhập thủ công.
- Tự động chọn danh mục trắc quang: nếu danh mục sao trắc quang bị thiếu dữ liệu (thường xảy ra ở các vùng trời gần cực), thông báo lỗi thường là “no stars in the image”. Khi đó hãy tắt chế độ tự động chọn danh mục rồi đổi thủ công sang danh mục khác là giải quyết được.
Vấn đề plate solving sau khi Resample
Đây là phần mở rộng của điểm 3. Nếu ảnh của bạn đã qua Resample trước khi làm PCC, khiến PCC phải mất rất nhiều thời gian mới xong, thậm chí thất bại, hãy nhớ đánh dấu tùy chọn “ignore existing metadata” trong PCC để tiến trình dùng thẳng các Image Parameters bạn đã nhập; có vậy plate solving mới chạy trót lọt.
Những tình huống cần đến Resample gồm: gộp pixel (bin) trên camera đơn sắc, hoặc chọn super pixel khi debayer ảnh của camera màu.
Danh mục sao bị thiếu: chỉ cần đổi sang danh mục khác
Đôi khi plate solving thất bại không phải do thiết lập của bạn, mà do bản thân danh mục sao bị thiếu.
Ví dụ, APASS DR10 thiếu dữ liệu nghiêm trọng ở bầu trời phương bắc; khi chỉ dùng DR10 (hoặc để Auto), ở không ít thiên thể nổi tiếng của bầu trời bắc như M101 hay M51, Photometry của PCC sẽ thất bại và không thể hiệu chỉnh màu tự động. Lúc này đổi sang DR9 thì vấn đề thường được giải quyết ngay. Lấy M101 làm tâm rồi xem danh mục sao ở các tỷ lệ pixel khác nhau, bạn sẽ thấy rõ chỗ thiếu đó.
Sự tiến hóa của cơ sở dữ liệu: từ plate solving cục bộ đến Gaia
Cơ sở dữ liệu danh mục sao mà plate solving dựa vào cũng không ngừng tiến hóa trong những năm qua.
Thời kỳ đầu, sau khi cập nhật PI, bạn có thể tải cơ sở dữ liệu GaiaDR2 về làm tham chiếu cho việc phân tích plate solving cục bộ, không cần lên mạng tải dữ liệu nữa. Tuy nhiên khi đó vẫn còn một điều đáng tiếc nho nhỏ — tọa độ thiên thể của ảnh vẫn phải tra qua mạng hoặc tự điền vào, không thể tìm trực tiếp ở máy, nên chưa đạt tới plate solving hoàn toàn ngoại tuyến.
Về sau, PixInsight ra mắt process hiệu chỉnh màu thế hệ mới dựa trên Gaia DR3. Bạn nào muốn thử sớm thì nhớ vào PixInsight Distribution tải dữ liệu Gaia DR3/SP trước (chọn một trong hai: complete hoặc small set), rồi thiết lập xong trong process Gaia của PI; chờ tính năng mới ra mắt và cập nhật là dùng được ngay.
Tóm lại
PCC và SPCC khiến việc hiệu chỉnh màu tự động trở nên rất tiện, nhưng thành bại của chúng gần như hoàn toàn nằm ở bước plate solving. Hãy nhớ ba điều: plate solving trước, hiệu chỉnh màu sau, khi thất bại thì kiểm tra lần lượt vài tùy chọn kể trên, và khi danh mục sao bị thiếu thì đổi danh mục hoặc đổi phiên bản. Chăm chút cửa ải plate solving cho tốt thì hiệu chỉnh màu tự động mới phát huy được sức mạnh của nó một cách ổn định.