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这是我们要讲的最后一个进程。有些进程需要留给观众自己去探索，但是所有与怎么处理出艺术性的图片相关的进程，都在这个PI系列的课程中讲过了。
和我们怎么开始相呼应，我们也引用我们一个老朋友Ian ‘Harry’ 的网页作为结束。他确实干了一些标志性的工作。
这里我们讲ImageRegistration目录下的CometAlignment（彗星对齐）。
我们都知道，彗星移动得比恒星快一些。如果放大倍数够高，或者单张曝光时间够长，如果对恒星进行导星，彗星看上去会变模糊。
如果我们对彗星的核心导星，
恒星会拖线。怎么办？虽然PI之前的版本也提供了一定的方案，新的CometAlignment（彗星对齐）进程提供了更好的方案。
刚开始，让我们用普通的方法对齐和叠加。
叠加后照片中圆的星点，
会组成最终图像中星空背景部分。
下一步，打开CometAlignment，添加前面已经校准和对齐好的文件。
双击打开所有图像中的第一个，
由于它还是线性图像，我们运用STF自动拉升，并且放大到慧核部分。
点击一下，
把它的X和Y位置坐标传输到’Parameters’。
对最后一个图像重复上面的步骤。
工具现在就知道彗星的起始和结束位置。
请注意，默认设置下，生成的图像有一个’_ca’ 后缀。
最后，选择输出文件夹（Output），
并且全局运用这个工具。
下一步，来到ImageIntegration，
从添加新的 ‘_ca’ 文件开始，
根据文件数量，选择合适的排异算法。
由于图像是根据慧核作为参考点对齐的，拉线的星星就会被当做异常排除。
为了达到这个目的，你需要降低Sigma high滑动条的值，而不是采用默认值，以最大程度上排除星点。准备好之后，全局运用。
尽力去做，但是也不用太在意残余的一些星点。
彗星图像创建好之后，我们使用StarMask进程生成一个包含尽量多星星的星点蒙版。
你可以使用HistogramTransformation降低中点（midpoint）以尽量包含更多的暗星。
很有可能慧核也会被包含在这个蒙版里，我们可以使用CloneStamp去除它。
以星点图像作为参考图像，在彗星图像上运用LinearFit以对齐背景值。
（画面文字：在用Linearfit之前一定要先用ABE/DBE)
现在，把蒙版运用在彗星图像上，
使用PixelMath,
我们把星点图像通过蒙版添加到彗星图像上。
这就是我们的最终结果啦。
下一课，更多关于预处理的内容。