Chỉ có hai ảnh: cách thực hiện tích hợp bằng PixelMath
Khi tích hợp (integration), thỉnh thoảng bạn sẽ gặp một tình huống khó xử: trong tay chỉ có hai ảnh. Mà ImageIntegration của PixInsight lại có một ngưỡng — nó chỉ chịu chạy khi có từ ba ảnh trở lên. Vậy chỉ với hai ảnh thì chẳng lẽ không còn cách nào để xếp chồng? Thật ra là có: chúng ta có thể đi vòng qua ImageIntegration và tự tay làm bằng PixelMath.
Nói toạc ra, về mặt toán học “tích hợp” chẳng qua chỉ là lấy trung bình có trọng số của nhiều ảnh đã căn chỉnh, nhằm nâng cao tỷ số tín hiệu trên nhiễu (SNR). ImageIntegration mạnh đến thế là vì ngoài việc lấy trung bình, nó còn làm giúp bạn cả phần chuẩn hóa lẫn pixel rejection (loại bỏ pixel dị thường); nhưng chuyện rejection thì phải có ít nhất ba ảnh mới chơi được (cần có đa số phiếu mới phán đoán được pixel nào là giá trị ngoại lai). Vì vậy khi chỉ còn hai ảnh, chúng ta đành lui về phương án tốt thứ nhì và dùng PixelMath để tự tay hoàn thành phần cốt lõi nhất: “căn chỉnh xong rồi lấy trung bình”.
Cách đơn giản nhất: cộng lại rồi lấy trung bình
Gộp hai ảnh lại, về bản chất chính là cộng chúng lại rồi chia cho hai. Công thức nhập vào PixelMath chính là cộng hai ảnh rồi nhân với 0.5 (tức là ÷2).
Như vậy bạn thu được một ảnh là kết quả trung bình của cả hai.
Muốn gán trọng số khác nhau? Hãy tách các hệ số ra
Nếu bạn không chỉ muốn lấy trung bình đơn thuần mà muốn mỗi ảnh chiếm một tỷ trọng khác nhau, hãy khai triển công thức ra rồi điều chỉnh riêng hệ số đứng trước từng ảnh.
Chẳng hạn:
0.8*image1 + 0.2*image2Như vậy trọng số của hai ảnh trở thành 4:1. Hệ số phân bổ ra sao là tùy ở đánh giá của bạn về chất lượng hai ảnh, chỉ cần tổng hai hệ số bằng 1 là được.
Xin nhắc một điều rất quan trọng: trước khi bắt tay vào làm, nhớ căn chỉnh hai ảnh với nhau đã. Cộng vào khi chưa căn chỉnh thì các sao sẽ chồng lên nhau thành ảnh kép, bao công sức trước đó đổ sông đổ biển. Bước này dù bạn dùng công thức nào cũng không thể bỏ qua — PixelMath chỉ làm phép tính theo từng pixel, nó sẽ không hiệu chỉnh giúp bạn độ dịch chuyển giữa hai ảnh.
Nâng cao: làm Normalization trước rồi mới lấy trung bình
Cách trên đủ để chữa cháy, nhưng nếu độ sáng nền hay cường độ tín hiệu của hai ảnh chênh nhau thì kết quả của việc cộng rồi lấy trung bình trực tiếp sẽ không lý tưởng. Một quy trình chỉn chu hơn là làm Normalization cho hai ảnh trước, rồi mới lấy trung bình, chia thành hai bước:
- Làm Normalization trước, chuẩn hóa ảnh cần tích hợp về thang của ảnh tham chiếu:
($T-median($T))*MAD(ReferenceImage)/MAD($T)+median(ReferenceImage)
- Tiếp đó lấy trung bình hai ảnh để hoàn tất việc tích hợp:
($T+ReferenceImage)/2
Trong công thức có hai ký hiệu cần giải thích:
- ReferenceImage đại diện cho tấm tốt hơn trong hai ảnh, dùng nó làm chuẩn cho việc chuẩn hóa.
- $T là ảnh còn lại.
Cái lợi của việc làm Normalization trước là đưa hai ảnh về cùng một mặt bằng trước khi cộng, tránh để khác biệt về nền hay tín hiệu của một trong hai làm ô nhiễm kết quả cuối cùng. Hai ảnh tuy ít, nhưng chỉ cần phương pháp đúng thì vẫn tích hợp ra được một thành phẩm sạch sẽ.