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Lion分享的一些拉伸工具可以在IntensityTransformations下找到，连同我们的老朋友――Rescale和STF。
我们先来看看CurvesTransformation。我们大都很熟悉曲线的概念与实际操作了。
在Photoshop的曲线里，一个典型的“标准曲线（Standard Curve）”形状需要多至半打的重复操作，才能使一张天文影像得到足够的拉伸。
因为这个操作可以用其他工具更快更好地完成，CurvesTransformation的作用在我们看来是在最初的拉伸之后，用于微调。因此我们将在下一章的第一节中重新讲解CurvesTransformation。
这里也可以找到LocalHistogramEqualization。和CurvesTransformation相似，我们建议用强大的LHE来做拉伸之后的反差强化工作，之后我们也会再次讲解（本章第六节）。
AutoHistogram可以自动拉伸影像使其达到各通道预先规定的中间值。当整张图片的主要内容是天空背景，统计数据主要由背景决定时，选择使用它的效果是最好的。然后我们就可以用自动计算出的中间调的值（midtones）来非线性拉伸影像。
当Target Medien Values有效时，点击“Set As Active Image”可以查看当前的背景参数。如果影像是灰度的，那么Joint RGB/K通道的滑块会被激活。
彩色影像会激活Individual选项，分别有R，G，B三个滑块。
选择Stretch Method（拉伸方式）。你可以发现从上到下三个模式，对比度在增加，并且在很多情况下我们更偏好MTF模式。这里有一个小贴士――如果你喜欢让亮星的核心被压制，用Logarithmic Transformation来进行最初的拉伸。这就是所有的选项了。
接下来，该设定合适的参数了。对这个明度图像，默认值0.12作为起始是很不错的。并且我们一般是用0.12~0.2之间的参数。
我们提到过，你可以通过启用Histogram Clipping来改变每个通道的Black Point或White Point。这个设置和TargetMedianValues所起的效果是一样的。
Highlight Clipping我们一般不推荐使用，但你可以稍微用一下Shadows Clipping来产生一个更大的Black Point。
AutoHistogram也可以用于背景色平衡校正。无论如何，不管是在线性还是非线性下，你都可以使用AutoHistogram，来迫使所有三个通道的目标值（TargetValue）相等。
除非你想特意强调某通道，否则最简单的事就是Set As Active Image这里读出当前RGB三色的比例，选择Joint，然后应用（Apply）。
接下来是2012年加入的新功能AdaptiveStretch，在PixInsight中它基于Maria和Costas Petrou开发的算法。它易于使用，而且最有趣的是，它通过分析影像中的真实内容来工作。低于NoiseThreshold的亮部差异不但不会被强化，甚至可能会被弱化。高于NoiseThreshold的亮度差异，被认为是真实信息，而会被强化。因此，computed transformation curve是产生理想的反差并且不强化噪声的最佳选择。另外，AdaptiveStretch保证没有任何一个像素的信息会被切掉。
接下来，是对AdaptiveStretch的更多讲解。