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我们继续讲PI预处理里一些更新的工具。在2014年5月，添加了Variable-Pixel Linear Reconstruction（VPLR，可变像素线性重构）功能，对系统采样不足的人来说，可是大好消息。VPLR，它有一个更广为人知的名字叫Drizzle,这个算法最开始是为哈勃望远镜开发的。
当有合适的数据，用新的DrizzleIntegration进程进行合成后，结果是很让人印象深刻的。
方形的星点变圆变好看了，细节也更加的锐利。为了利用这个技术带来的好处，必须满足四个条件：
- 首先，前面说过，图像必须是采样不足的。你可以测量星点的FWHM（画面文字：DynamicPSF，FWHMEccentriity等工具，小于2个像素），你也可以把图像放大到200%看，如果星点是方形的，那就满足了。很明显的，这是一个焦距和像素大小不匹配的副产品。
- 其次，图像采集过程中必须Dither（抖动）
- 第三，由于过程中会产生一些噪声，至少需要15帧图像。
- 最后，推荐使用黑白图像（彩色相机也有可能。译者：彩色相机有bayer drizzle。）。
Drizzle过程分成三步。第一步是星点对齐，
然后是图像合成，
最后才是调用DrizzleIntegration进行最终合成。
得到的结果是一个比原来尺寸放大一倍的图像。
让我们看看具体怎么做。
无论是用StarAlignment进程还是用BatchPreprocessing脚本进行星点对齐，勾选上Generate drizzle data（生成drizzle数据）框。软件会生成一个特殊文件(.drz)方便随后使用。
接下来，移步到ImageIntegration进程。
添加对齐后的文件之后，
然后点击“Add Drizzle Files”，并选中所有的.drz文件。
注意文件名前面出现了一个前缀。
然后勾选“Generate drizzle data（生成Drizzle数据）”。
现在，点全局运用（apply globally），做一个普通的叠加。
一个命名为’integration’的文件生成了。
最后一步很简单，打开DrizzleIntegration进程，添加被第二步ImageItegration进程修改过的.drz文件。
如果想快速地看看drizzle后的结果看上去如何，可以’integration’ 图像定于一个预览。它应该包含一些小的星点。
然后选中Region of Interest(ROI，感兴趣的区域),
并且选中这个预览。
都准备好之后，不选ROI，
然后用默认参数全局运用这个进程。
得到我们的结果了！
比较一下普通叠加的和drizzle叠加的图像的星点。
这个链接包含关于drizzle的更多信息，包括怎么把drizzle运用在CFA数据上的一些想法。