Сложение

Существует множество путей "сложения" (т.е. суммирования) отдельных кадров последовательности. Один из них это прямое сложение, которое имеет преимущество в том, что выдает результат с очень высоким соотношением сигнал/шум. Проблема прямого сложения в том, что такие вещи, как космические лучи, имеющие вид (очень) тонких отдельных штрихов, самолеты, треки спутников и другая "ложная" информация проявится в результате сложения. В качестве другой крайности можно обработать все изображения последовательности сложением по Медиане. В то время как оператор Медианы всемогущ в удалении такой "ложной" информации, он имеет недостаток в том, что дает на выходе результат с гораздо более низким соотношением сигнал/шум, нежели суммирование. Было бы здорово, если бы имелся "гибридный" алгоритм, который объединял бы в себе лучшие черты как прямого суммирования, так и медианного сложения! Да, такой имеется.

Этот алгоритм называется Kappa-Sigma сложение и в целом работает так. Представьте положение (x,y) отдельного единичного пикселя изображения. Алгоритм проверяет значение интенсивности этой точки во всех изображениях последовательности, затем вычисляет Среднее (Mean) и Сигму (Sigma) этих значений. Любое отдельное значение, которое удалено от Среднего на произведение некоторой константы на Сигму считается "ложным" и исключается из сложения. Затем алгоритм вычисляет сумму оставшихся значений и масштабирует результат исходя из того, сколько значений было исключено. Такое произведение некоторой константы на Сигму называется Каппа (Kappa).

Резюмируя, скажем, что алгоритм Kappa-Sigma исключает из суммирования все значения, лежащие на удалении Kappa × Sigma единиц от Mean. Kappa это один из параметров, которые должны быть переданы алгоритму. Другим параметром является количество итераций алгоритма, который я позже опишу детально. В некоторых случаях алгоритм не может отбросить с первого захода всю действительно "ложную" информацию, однако может корректно отбросить ее часть. На этом шаге для отбрасывания данных, которые являются "ложными" может быть запущен следующий проход алгоритма с новыми значениями Mean и Sigma, что повторно обработает оставшиеся данные. Каждый такой проход называется итерацией. Исходя из моего опыта, одной итерации достаточно для автоматического удаления следов от космических лучей, самолетов, спутников, метеоров и даже от случайных "горячих пикселей" которые проскользнули этап калибровки, особенно если Light-ы были сдвинуты во время съемки. (Разве я просил делать дизеринг на этом этапе!?)

Когда применяется приведенная выше теория, последующие в IRIS шаги очень просты. Вот как осуществляется Kappa-Sigma сложение. Мы сохраняем результат в файле stack:

> composit ldfrgbregcropnorm Kappa Iterations Normalize N
> save stack

где Kappa и Iterations описаны выше, Normalize это флаг, требующий от IRIS предотвратить клиппинг (числовое переполнение) результата сложения и N это количество изображений в последовательности. Почти всегда я использую Kappa равным 3, Iterations равными 1 и флаг Normalize равным 1. Если Вы заметите, что следы самолетов и т.д. проскальзывают в итоговый результат, попробуйте снизить Kappa до 2 или увеличить Iterations до 2 или более. Практически во всех случаях нам желательно избежать числового переполнения (клиппинга) итогового результата, что достигается установкой флага Normalize в 1. Однако, возможно вместо этого Вы решите, что будет приемлемым дать насытится ярким звездам, оставляя, таким образом больший доступный динамический диапазон для отображения самых тусклых объектов. В таком случае флаг Normalize может быть установлен в 0.

Суммируя вышесказанное, мое типовое использование этой команды выглядит так:

> composit ldfrgbregcropnorm 3 1 1 N
> save stack

где N это количество изображений в последовательности.

Бросим краткий взгляд на то, что мы так долго делали. Самое лучшее, что мы смогли сделать - это избавиться от эффектов шума и ограничений оптической системы путем калибровки Light-ов на основе Master Dark-а и Master Flat-а. Затем мы конвертировали калиброванные Light-ы, по прежнему в форме CFA изображений в градациях серого, в полноцветные изображения (RGB). После этого мы регистрировали (выровняли) изображения, удалили мусор вокруг краев, нормализовали их и, наконец, сложили. До этого момента для получения наиболее чистого итогового результата сложения наших Light-ов строго в рамках "науки". Теперь пришло время внести немного "искусства" с легким оттенком настоящей "науки", чтобы добиться от финального результата еще и эстетического удовольствия. Это "искусство" описывается в нескольких следующих шагах процесса.