Astronomické fórum

Ano, musíš to udělat ručně. Automaticky se aktualizují snad jen pluginy

Přicházím s dalším dotazem:
Jakým způsobem mohu do barevné fotky (barevná kamera bez filtru) zakombinovat luminanci (fotka přes dualband převedená do grayscale) tak, aby mi vylezly detaily, ale zároveň se neztmavily oblasti, které mají zůstat světlé? Zkuoušel jsem to už přes pixelmath i LRGB kombinaci, ale bez úspěchu, pořád se dostávám k té nepřirozeně vypadající kombinaci úplně vpravo, kdy rexlexní mlhovina vypadá spíš jako temná prachová.

(pozn.: mám skoro 20 hodin H-alfy, kde jsou sice nepoužitelné barvy, ale zato parádní detaily, a cca 5 hodin čistého RGB s přirozenými barvami, ale zase skoro bez detailů. Potřebuju to nějak složit dohromady, ale dochází mi fantazie. V tutoriálových videích do RGB kombinují čistou H-alfu, já mám ale dvě barevné fotky, takže mám podezření, že jen samotný grayscale dualband mi nebude jako Lko fungovat).

Tohle bohužel nikdy moc nejde, protože je tam ohromná disproporce mezi detaily v jasové a barevné složce. Vždy to vypadá debilně, nepřirozeně. Hodně pomůže do barvy dostat ten kontrast, detsily, mixnout RGB třeba s bicolour.

Ahoj, napadá vás nějaký rejekční algoritmus na odstranění slabých Starlinků? Marně nastavuji high a low jak chci a pořád nic. Pár jasných stop ok, ale slabé nemohu dostat pryč a není to zdaleka poprvé. Třeba něco umíte s tím. Přinejhorším nasdílím i data, to není problém, teď mě jen zajímá případné vaše nastavení. (rámeček v levé dolní části neřešte, překrývám dvě pole pro víc dat)

Parkrat som retusoval stopy satelitov scriptom Blemish Blaster - bol som s tym spokojny, ale je to rucna robota...

Ahoj!
Ja mám obľúbené algoritmy:
- po align a pred Integration ešte spustím:
LocalNormalization (prednastavené parametre, fotka vybraná zo stredu dávky, z tých lepších)

- Integration:
integrat.:
- Average
- Local normalization
- Median value
pixel reject:
- Aver.sigma clipp
- local normalization
Za pokus by stálo za to
alex

Lokální normalizace a perfektne pasující flat je jediná cesta. Jakmile je soubor pixelů pro daný bod obrazu statisticky více nebo podobně rozpýlený, jako je odstup stopy družice od pozadí, tak ho žádný rejekční algoritmus nevyhodí, protože se vejde do rozsahu, který pokrývají jednotlivé snímky.

Lokální normalizace ta pozadí v odpovídajících si místech srovná na stejnou střední hodnotu, takže potom je nastavený +/-sigma interval nejužší, a největší šance, že družice budou mimo něj a algoritmus je vyhází.