PixInsight入门到精通 第三章 线性处理 第六节 ColorCalibration

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和DBE一样,ColorCalibration(颜色校准)也被认为是PixInsight最强大的工具之一。准确的色彩平衡是天文摄影师碰到的最大的困难之一。ColorCalibration(颜色校准)让这个工作更简单。

为了让它发挥作用,有三个条件先要满足。

  1. 图像照度均匀,这可以通过平场和上一课介绍的ABE/DBE达成。

  2. 背景的平均值必须是中性的。这可以通过BackgroundNeutralization达成。

  3. 最后,图像必须处于线性状态。

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和用G2V恒星校准不一样,PI的ColorCalibration并不偏向某一特定颜色或者某一特定类型作为基准白色。(译者注:PI理论上以所有恒星集合的颜色作为白色基准色)。 这么做也许有争议,但是越来越多人觉得PI的无偏见,以所有颜色为基准的方法,越来越得到认同。

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虽然用起来很有效,但是ColorCalibration也不会变魔术,需要用户输入准确的参数。比如说BackgroundNeutralization, 它需要一个很好的背景参照,以建立中性的天空背景。

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这一次我们需要一个White Reference(白色参照),包含足够多不同的目标当做样板。(画面字:稍微增加LowerLimit(下限)的值,可以从背景中,分离出一个暗淡的White Reference(白色参照))。

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设置Background Reference(背景参照), 和BackgroundNeutralization一模一样。

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你可以在这里设置参照或者使用ROI(感兴趣的区域)的功能。

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在图像中,选择一个最能代表中性天空背景的视图。 ColorCalibration可以选择以下三个模式中的任何一个:Manual(手动), Structure Detection(结构侦测), 或者Range Selection(范围选择)。

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在手动模式下,用户需要根据外来数据(比如说用G2V,eXcalibrator等得到的数据),指定颜色校准参数。

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没有额外的计算。Structure Detection(结构侦测)使用了多维度的,基于小波计算的方法来隔离和采样一组各种不同类型的不饱和星点,以此当做白色参照。然后计算出R,G,B各个通道的颜色校准参数。

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如果你把Reference image参数留空,或者使用它的默认值“Target image”, 整幅图像都会被当做白色参照(White Reference)。这是没有问题的,因为Structure Detection(结构侦测)只对星点采样。

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当然,你也可以选择你自己的白色参照,就像选择背景参照(Background Reference)一样。

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这甚至可以是一个G2V星。

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Range Selection(范围选择)对含有星系的图像来说是最好的,特别是邻近的螺旋星系。Vicent Peris说,星系的光聚合了所有类型的星际发光体, 红移几乎可以忽略不计,是一个很完美的白色参照。

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你总是可以把星系当做白色参照得到很好的结果,但是这Vicent对取得更好的结果有进一步的建议。

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(画面文字:小于5000万秒差距。哈勃分类:Sa,Sb,Sc,Scd,SBa,SBb,SBc,和SBcd。倾角:小于60度。在Johnson B上的总红移小于0.5等。)

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无论是范围选择(Range Selection)

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还是结构侦测(Structure Detection)模式,

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用户有时候希望使用多个预览作为参照。

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回想一下第第一章第四节提过的PreviewAggregator脚本,把多个预览合并成一个,我们可以用合并起来的预览作为参照。

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如果你想知道具体哪些像素参与了白色参照或者背景参照的计算,勾上这两个”output xxx referennce mask”。

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和其它应用类似,白色的是使用上的,黑色的是没用上的。

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把ColorCalibration运用到图像上,万事大吉!

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