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PixInsight入门到精通 第三章 线性处理 第三节 ABE

05 12月
作者: Terry |分类:天文资料 | 转载时间:2019年12月05日
【特别声明】 本文摘自网络,原文 作者/网站: Terry

PixInsight入门到精通 第三章 线性处理 第三节 ABE
在本章第二节中, 我们说过要介绍ABE和他的表兄DBE. 由于PI没有关于他们的官方文档,我们将讲解他们的不同。

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Harry Page(http://www.harryastroshed.com/)已经为我们揭示了DBE的一些小秘密

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Rogelio在他的正式非官方参考指南(http://www.deepskycolors.com/PixInsight/BackgroundModelzation.html)里也做过关于背景建模进程的深入分析

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之前说过,ABE能够半自动地工作,虽然也有很多参数可以调整,但是默认参数也能取得很好的结果。

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把鼠标放到这些参数上,可以看到相应的解释。Rogelio的指南也有对这些参数的解释。

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教程将把精力集中在最基本的概念上。想要有效地使用ABE,你需要理解2个概念:加法(Additive)和乘法(Multiplicative)。分清这两个不同类型的渐变(gradients),帮助我们选择合适的修正方法。

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从名字上可以看出,一个加法渐变(Additive gradients)是给像素加上一定的数值,这个数值是目标本身没有的。光污染是典型的例子。

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加法渐变是不可预测的,所以要去除比较困难。要修正需采用减法运算(Subtraction)。

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虽然一般我们认为ABE比较适合处理简单的有大量的中性天空背景存在的情况,但是也请看看它对这个复杂的有大量背景星云存在的例子处理出来的良好结果。

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一个好的背景模型是一个平滑函数,这个函数只包含大尺度的不想要的渐变的结构。

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想要的结构,比如说暗星云是在小尺度上定义的

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所以减去一个良好的背景模型并不会破坏他们。

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乘法渐变(Multiplicative gradients) 根据像素的位置不同乘与一定的数值。离成像中心远的像素比轴上的像素乘与一个更小的数值,让他们看上去更暗一些。

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渐晕(Vignetting)是一个典型的例子。

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乘法渐变通常是可以预测的,并且更容易移除。修正的方法是除法(Division)

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看看ABE是怎么修正这个人工生成图像的渐晕的。这就是平场要干的活。

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但是平场并不总是完美,它也可能包含渐变(gradients)。

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经常用了平场之后,还需要用背景建模进行额外的修正。

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通常除了修正方法之外,还有这个三个选项,我们在DBE里还会再次碰到。我们推荐不要勾上Normalize(归一),这样通常会生成一个更中性的背景。

不要勾选Replace target image(替换目标图像),这样会在新的窗口生成修正后的图像。

不要丢弃背景模型。虽然把它丢弃也能正常修正,但是检查一下生成的背景模型是一个好习惯。回忆一下,你可以把它和没做ABE的图像重叠比较。

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看看这么模式看上去是不是像渐变的样子呀?它应该仅仅包含大尺度的结构,图像过渡平滑。如果是这样的,那一般对了。

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试验一下Subtraction(减法)和 Division(除法)这两个不同的选项,看看会得到怎么样的结果。

下一课,DBE


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