PixInsight入门到精通 第十章 其它 第二节 Drizzle

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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。

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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。

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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:

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  1. 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。

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  1. 其次,图像采集过程中必须Dither(抖动)

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  1. 第三,由于过程中会产生一些噪声,至少需要15帧图像。

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  1. 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。)。

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Drizzle过程分成三步。第一步是星点对齐,

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然后是图像合成,

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最后才是调用DrizzleIntegration进行最终合成。

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得到的结果是一个比原来尺寸放大一倍的图像。

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让我们看看具体怎么做。

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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。

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接下来,移步到ImageIntegration进程。

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添加对齐后的文件之后,

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然后点击“Add Drizzle Files”,并选中所有的.drz文件。

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注意文件名前面出现了一个前缀。

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然后勾选“Generate drizzle data(生成Drizzle数据)”。

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现在,点全局运用(apply globally),做一个普通的叠加。

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一个命名为’integration’的文件生成了。

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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。

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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。

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然后选中Region of Interest(ROI,感兴趣的区域),

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并且选中这个预览。

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都准备好之后,不选ROI,

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然后用默认参数全局运用这个进程。

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得到我们的结果了!

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比较一下普通叠加的和drizzle叠加的图像的星点。

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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。

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