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在本章第十四、十五节，我们曾使用HDRMultiscaleTransform（HDR多尺度变换）及GradientHDRCompression（渐变HDR压缩）用于增强具有较高动态范围的图像。
在GradientDomain(渐变域)子菜单中，还可以找到 GradientHDRComposition。
并且，在 ImageIntegration（图像集成）子菜单下，有旧的、命名类似的HDRComposition（HDR组合）。这两个进程的被设计为具有相同功能――组合不同曝光时间的主图像。
与风光摄影一样，一些天体对象具有足够宽的亮度范围，需要同时获得长时间或短时间的曝光，然后把它们合并在一起，以便在单一图像中捕捉整个亮度范围。
HDRComposition（HDR合成）与LinearFit（线性拟合）使用相同算法
但GradientHDRComposition（渐变HDR合成）采用渐变域方法。
GHDRC和HDRC功能类似于彼此，并被设计为在默认设置下工作良好。这两个过程需要使用星点对齐过的线性文件
并且推荐事先执行BackgroundModelization（背景建模，就是指ABE或者DBE）。
在任何一个进程中，通过Add Files…添加要合并的文件
并使用上图中
这些按钮编辑选择。
可以生成进程中使用的蒙版供参考。
准备好后，应用于全局，
对比一下两个工具处理的不同结果。
例如，我们使用两张Rogelio的猎户座广域照片，一个是五分钟曝光，另一张只有十秒以捕捉非常亮的梯形中央。在这种情况下，HDRComposition（HDR组合） 产生优越效果。
为了更好的保留梯形中央，亦可以考虑使用 MaskedStretch（MASK拉伸）进行非线性转换，而不是直接使用HistogramTransformation。还有因为处理的是明度文件，那保留对比度就很关键。
这有一个更好的选择. 当进行HistogramTransformation（直方图转换）后, 应用HDRMultiscaleTransform（HDR多尺度变换）去压缩并增强 M42的 核心.
HDRC没有官方帮助文件，参考这些链接以获得更多资讯。
GHDRC则有很好的帮助文档。并一如既往地, 阅读鼠标悬停处的额外指导。