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PixInsight入门到精通 第八章 多尺度(Multiscale)处理 第二节(2019-03-02 新增)

09 12月
作者: Terry |分类:天文资料 | 转载时间:2019年12月09日
【特别声明】 本文摘自网络,原文 作者/网站: Terry

PixInsight入门到精通 第八章 多尺度(Multiscale)处理 第二节(2019-03-02 新增)
回到多尺度处理,我们现在用它来揭示灰尘等微弱的结构

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这里我们以IFN(Integrated Flux Nebula)为例。

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在黑暗的天空中,我们的图像增强自动拉伸只是揭示了M81和82区域内所谓的火山星云我们的第一个任务是去除任何天文的照度不均匀(UFI)

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虽然DBE可能会产生更好的结果,但是出于时间的考虑,我们可以使用快速且通常表现出色的AutomaticBackgroundExtractorABE

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回想一下,不需要的渐变通常是非常大的、平滑的结构,虽然隐藏的IFN非常微弱,但其性质与UFI不同

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它允许PixInsight的BackgroundModelization进程在正确使用时保持不受损害。

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删除UFI后,让我们使用HistogramTransformation对图像进行线性化,同时制作一个不会过于激进的特殊点。

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接下来,我们克隆图像并将其重命名为SS(小尺度)。

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在上一节中,我们使用ATrousWaveletTransform来分解较小尺度的对象。由于最终目标是仅包含IFN的大尺度图像,这次我们将使用8层而不是4层。

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使用更多的比例图层有助于我们将小型和中型对象(如星系和较大的恒星)放置在小尺度图像中。这将防止它们在随后的步骤中与IFN一起被拉伸

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我们现在打开PixelMath,从原始图像中减去小尺度图像。

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我们选择创建一个新图像,并且不选中Rescale以确保完全减法。

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这就是我们的大尺度版本,我们可以将它重命名为LS。

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使用HistogramTransformation,让我们做一个稍微有点夸张的非线性拉伸来揭示IFN!请注意,我们故意选择剪切直方图以突出微弱的星云。任何剪切(丢弃)信息将在稍后回收。

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回到小尺度的图像,让我们给它加点料。使用ATrous,我们将最小尺度层中的Bias增加到0.1。

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完成我们的多尺度工作后,是时候重新组合SS和LS图像,

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这次确保勾选Rescale result。与许多涉及加法的情况一样,选择Rescale可以防止由于饱和而导致的任何数据丢失。

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我们将此版本命名为AS。

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还剩一个步骤。回想一下,我们故意在大尺度图像中剪切数据以强调IFN。我们现在将通过创建具有原始图像和全尺度(All-Scales)版本的最高像素值的新图像来修复我们的直方图。

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相较于简单的加法,我们在这里使用PixelMath表达式,且不勾选Rescale。

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如果我们觉得最终结果有点过亮,我们可以简单地使用Rescale添加两个图像。

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最后,请记住,大尺度或小尺度图像也可用作各种用途的遮罩。

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我们希望您喜欢我们用PixInsight进行多尺度处理的两部分迷你课。有关更多信息,请参阅这些链接。


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