Extraktion
Farbkanäle aufteilen
Diese Funktion erzeugt drei monochrome Bilder aus einem 3-Kanal-Farbbild, je nach konfiguriertem Farbraum. Bei RGB wird die Datei einfach in drei Teile zerlegt. Für die anderen wird der entsprechende Farbraum berechnet, entweder HSL (Farbton-Sättigungs-Helligkeit), HSV (Farbton-Sättigungs-Wert) oder CIELAB.
Dialogbox Kanal Extraktion.
Tipp
Wird kein Name für einen Kanal angegeben, wird der Kanal nicht extrahiert.
Siril Kommandozeile
split file1 file2 file3 [-hsl | -hsv | -lab]
CFA aufteilen
CFA bedeutet Farbfilteranordnung. Dieser Begriff wird häufig verwendet, um den einkanaligen Bildinhalt eines Farbbildes zu beschreiben, wobei jedes Pixel den Werten entspricht, die hinter einem sensoreigenen Farbfilter erfasst wurden. Dies steht im Gegensatz zu debayerten Bildern (oder Debayered oder Demosaic).
Das Öffnen eines CFA-Bildes in Siril ist für die Vorverarbeitung/Kalibrierung erforderlich, z. B. das Entfernen des Dunkelstroms vor der Interpolation des Bildes in ein 3-Kanal-Farbbild. Wir können die Funktion "CFA aufteilen" verwenden, um diese Daten zu extrahieren:
CFA (Color Filter Array) Kanäle aufteilen: Aus dem CFA-Bild werden vier Bilder erstellt, die jeweils einen Filter der Bayer-Matrix darstellen, also im Allgemeinen R.fit, G1.fit, G2.fit und B.fit. Dies ist nützlich, wenn das Ziel darin besteht, die verschiedenen Farben des Bildes getrennt zu verarbeiten.
Ha Extrahieren: Die Verwendung eines H-Alpha-Filters mit einem Farbkamerabild (OSC: on-sensor color, oder one-shot color camera) bedeutet, dass nur die Pixel mit Rotfilter nützlich sind, also im Allgemeinen nur ein Viertel davon. Diese Funktion erzeugt ein neues Bild, das nur die Pixel enthält, die mit dem Rotfilter verbunden sind, der in der Bayer-Matrix des Bildes dokumentiert ist.
Ha/OIII extrahieren: Für OSC-Kameras gibt es Filter, die (fast) nur Photonen der Wellenlängen H-alpha und O-III durchlassen. Bei dieser Extraktion werden zwei Bilder erzeugt: ein Bild aus den roten Pixeln wie bei Extract Ha und ein Bild, das die grünen und blauen Pixel zu einem Bild für O-III kombiniert. Beide Bilder entsprechen der halben Auflösung des Eingabebildes.
Bemerkung
There is a frequently asked question about why Ha and OIII images are different sizes and how they are split out. This note attempts to explain an answer to that FAQ.
In a colour image sensor the pixels are covered in a very fine filter matrix called a Color Filter Array (CFA) or Bayer matrix. The arrangement of filtered pixels is one of a number of patterns: RGGB, GBGR etc.
Original image by Cburnett, licensed as CC BY-SA 3.0.
Of these pixels, only the R pixels are sensitive to Ha. So first we split out all the red pixels into a Ha image. As only 1 in 4 of the CFA elements are red, the image dimensions of the Ha image are half that of the original sub.
The remaining pixels, G and B, are all sensitive to OIII. The sensitivity of the G filtered pixels to OIII is different to the sensitivity of B filtered pixels to OIII, however they are imaging the same scene and evenly distributed so the average intensity must be the same.
\[ \begin{align}\begin{aligned}\text{G}_\text{i} = \text{G}_\text{io} \times \frac{3 \times \overline{\text{G}_\text{o}}}{2 \times \overline{\text{G}_\text{o}} + \overline{\text{B}_\text{o}}}\\\text{B}_\text{i} = \text{B}_\text{io} \times \frac{3 \times \overline{\text{B}_\text{o}}}{2 \times \overline{\text{G}_\text{o}} + \overline{\text{B}_\text{o}}}\end{aligned}\end{align} \]Where \(\text{B}_\text{i}\) is the \(i^{\text{th}}\) blue pixel, \(\text{B}_\text{io}\) is the \(i^{\text{th}}\) original blue pixel and \(\overline{\text{B}_\text{o}}\) is the average of all the original blue pixels (and similarly for the green pixels).
So far we have an equalised set of G and B pixels with gaps where the R pixels have been removed. So finally we use bilinear interpolation to estimate the R pixel values and end up with a full size OIII image.
Bemerkung
Die Ha/OIII-Resampling-Option bestimmt, wie die Ausgabe von Extract Ha/OIII behandelt wird. Keine Neuabtastung erzeugt ein OIII-Bild mit voller Auflösung und ein Ha-Bild mit halber Auflösung; Upsample Ha vergrößert das Ha-Bild um den Faktor 2, um es dem OIII-Bild anzupassen; Downsample OIII verkleinert das OIII-Bild um den Faktor 2, um es dem Ha-Bild anzupassen.
You may wish to use drizzling to upscale the Ha data instead of upscaling. As drizzling is a stacking method, in this case you must use seqextract_HaOiii to extract the Ha and OIII from each frame of the sequence, and then stack the OIII images in the usual way and the Ha images with a 2x drizzle.
Grün extrahieren: Für die Fotometrie ist es oft nützlich, nur den grünen Teil des CFA-Bildes zu verarbeiten, da dieser empfindlicher ist und zwei Pixel zum Mitteln hat, was das Rauschen noch weiter reduziert. Natürlich wird auch die Schärfe des erzeugten Bildes um die Hälfte reduziert.
Dialogbox CFA aufteilen.
Bemerkung
Diese Funktionen funktionieren nur, wenn die Bayer-Matrix von der Aufnahmesoftware ordnungsgemäß dokumentiert wurde und wenn das Bildformat sie unterstützt, also im Allgemeinen FITS oder SER.
Warnung
Dies funktioniert nicht mit anderen Filtermatrizen als den Bayer-Matrizen, wie dem Fujifilm X-TRANS.
Wavelet Layer
Dieses Tool extrahiert die verschiedenen Ebenen des Bildes durch Anwendung des Wavelet-Verfahrens. Jede Ebene wird in einem Bild gespeichert und der Satz von Bildern kann als Sequenz gelesen werden. Sie können bis zu 9 Ebenen für die Wavelet-Berechnung wählen, und der Algorithmus ist entweder linear oder BSpline. Letzteres ist in der Regel die bevorzugte Methode.
Dialogfeld zur Extraktion von Wavelet-Ebenen.
Die Zerlegung erfolgt durch eine Reihe von Detailschichten, die mit zunehmenden charakteristischen Maßstäben definiert werden, und eine abschließende Restschicht, die die verbleibenden unaufgelösten Strukturen enthält.
Originalbild von M45 (courtesy of V. Cohas).
6 extrahierte Ebenen.