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我们从上一节结束的地方继续讲起。在那里，我们讲了利用ChannelExtraction（通道提取）从RGB图像提取明度通道。
在工具栏这里，有另外一个方法实现一样的功能。
同样，可以很方便地把一个彩色图像分解成R，G，B部分。
在前面，我们说过怎么样用ChannelCombination（通道合并）生成彩色图像，这里也有一个替代的方法。
打开LRGBCombination（LRGB合并）进程。我们后面会介绍用它来合成非线性的明度和颜色通道，但是它也完全可以用来合成线性的灰度的R，G 和 B 图像。
用起来很简单，不要勾选这个L
然后在相应的通道里选择正确的文件。
与ChannelCombination不同，这里我们有额外的设置 - 通道权重，允许你微调RGB比例。
还有基于小波(wavelets-based)的彩色降噪，让图像更顺滑些
（画面文件：CNR在合并明度与颜色图像的时候最有效）。
我们觉得默认的设置有点点过高了，所以要试试看看最佳参数是什么。点全局应用(Apply Global)按钮，就得到了彩色图像。在非线性部分，我们要进一步讨论LRGBCombination进程。
回想一下我们之前介绍的用DynamicCrop把明度和彩色图像裁剪的一模一样的方法，在那里，我们创建了一个新实例（New Instance）来实现。
这里也有一个替代的方法。回想一下第一章讲的历史窗口（History Explorer)，裁剪完彩色图像后，你可以把相应的历史状态拉到明度通道上，也能实现同样精准的裁剪，让明度和彩色图像还是对齐的。
这是历史窗口一个很强大的功能，并可以以各种形式灵活运用（画面文字：运用到任何进程，拖拽到任何图像，拖拽到任何桌面，通过双击打开）。
再回想一下，保存一个项目（project）的时候，历史状态也一起被保留了。
在本章第二节，我们这样定义了线性。（画面文字：线性=没有拉升过。每个像素的值，直接和这个像素所在位置接收到多少个光子正相关）。实践上，线性和没有拉升是同义词。
在其它系列，我们介绍过Russell Croman的GradientXTerminator工具，很神奇地解决了非线性图像照度不均的问题。
想象一下在线性状态下解决照度不均（gradients 和 vignetting）是多么有效的，因为这个时候每个像素的值还都是真实的，还没有拉升过。
PI有两个进程（processes）解决这个问题，他们都在Background Modelization（背景建模）目录下。
AutomaticBackgroundExtractor (ABE)试图半自动化地解决这个复杂的问题
更复杂的DynamicBackgroundExtraction（DBE)则允许定制化很多参数。
为什么会有”提取”(extract)这个名字？简单来说，ABE和DBE 去除了一些不好的东西。
ABE和DBE使用了不同的插值算法。ABE使用线性最小二乘法(linear least squares fit), DBE则使用2-D surface splines, 它的自适力更强。你当然不需要了解其中的数学原理也能使用他们。
ABE在比较简单的图像上，比如说有很多区域可以做背景建模的图像，表现的可能比DBE还好。但是处理复杂的图像，比如说如果星云覆盖了画面的大部分，那么需要选择DBE。
因为没有什么能够比我们的大脑更准确地判断哪里是纯天空背景，适合放置取样点。
还有一点，试验很重要。没有一个唯一正确的参数和方法。 这两个进程怎么用都可以写出一本书来，但是让我用容易理解的方式介绍一下他们