ImageIntegration

Durum: Tamamlandı — Faz 1B

Amaç

Registered frames’i combination, normalization, weighting ve pixel rejection ile lineer master’da birleştirmek.

Kapsam

PixInsight 1.9.3 hedeflenir; kurulu build’in process documentation ve console logu nihai doğrulama kaynağıdır.

Teori

Her output koordinatında pixel stack kurulur; normalization ve weights sonrası outlier rejection uygulanır.

Yöntem	Rol	Sınır
Average	Verimli birleşim	Outlier rejection gerekir
Median	Robust merkez	Average kadar SNR verimli değildir
Winsorized Sigma Clipping	Uç etkisini sınırlar ve sigma clipping yapar	Yeterli frame ve threshold QA
Linear Fit Clipping	Linear fit tabanlı rejection	Stack uygunluğu gerekir
ESD / Generalized ESD	Extreme outlier istatistik testi	1.9.3 implementation help ile doğrulanmalı
Percentile Clipping	Sıralı uç yüzdeleri reddeder	Küçük sette veri kaybı

flowchart LR
    frames["Registered frames"] --> normalization["Normalization"]
    normalization --> weighting["Weighting"]
    weighting --> rejection["Pixel rejection"]
    rejection --> combination["Combination"]
    combination --> outputs["Master ve rejection maps"]

Lineer veri

Bu pipeline nonlinear stretch uygulamaz. Ara sonuçları görmek için ScreenTransferFunction kullanılır.

Ne zaman kullanılır?

• Ham veya kalibre edilmiş frame setini ilgili pipeline aşamasında işlerken.
• Süreci yeniden üretilebilir parametreler ve loglarla yürütürken.
• Bir artefact’ın kök aşamasını ayırırken.

Ne zaman kullanılmaz?

• Input metadata ve aşama durumu bilinmiyorsa.
• Nonlinear post-processing yerine kullanmak için.

Doğrulama sınırı

Kamera modeline veya script build’ine bağlı ayrıntılar test edilmeden genellenmez. Belirsiz ayrıntı: Doğrulama bekliyor.

+!!! warning "Doğrulama durumu" Bu davranışların PixInsight 1.9.3 arayüzünde ve ilgili process veya script sürümünde doğrulanması gerekiyor.

Teknik doğrulama sınıflandırması

Sınıf	İfade grubu	İnceleme işlemi
A	Integration register edilmiş pixel stack’leri birleştirir.	Kalabilir.
B	Algoritma adları, seçenekleri, varsayılanları ve output maps’in 1.9.3 davranışı.	Doğrulama bekliyor.
C	Frame sayısına göre rejection/weight seçimi.	Veri setine bağlıdır; kesin eşik verilmez.
D	Average–Median verim farkı ve rejection algoritmalarının istatistiksel davranışı.	Birincil kaynak ve kontrollü test gerekir.

Menü yolu

Process > ImageIntegration > ImageIntegration

Process adı ve bu menü yolu UI ekranında doğrudan okunmuştur. Ayrıntılı kayıt repository içindeki validation/ui/pi-1.9.3/image-integration/image-integration-evidence-matrix.md dosyasındadır. WBPP yolu bu UI kanıt setinin kapsamında değildir.

UI doğrulama sınırı

Mevcut görseller reset/new instance, tooltip, console veya ekran içi PixInsight sürümü göstermiyor. Seçimler default sayılmamalı; integration algoritmaları ve output davranışı ayrıca doğrulanmalıdır.

Parametreler

Parametre / kontrol	Açıklama
Combination	Average veya Median
Normalization	Calibration masters ve lights için farklı politika
Weighting	PSF/SNR/noise/keyword temelli
Rejection normalization	Stack uyumluluğu
Rejection algorithm	Frame sayısı ve dağılıma göre
Rejection Maps	Low/high audit
Weight Maps	Katkı denetimi; seçeneğe bağlı
Output files	Master, maps ve log

UI kanıtı Input Images, Format Hints, Image Integration, Pixel Rejection (1), Pixel Rejection (2), Large-Scale Pixel Rejection, Signal and Noise Evaluation ve Region of Interest section başlıklarını doğrular. Combination, PSF type, Noise estimator, Normalization, Rejection algorithm ve Weights açık listelerindeki 40 görünür seçenek evidence matrix içinde tekil kaydedilmiştir; algoritmik anlamları statik ekran görüntülerinden çıkarılmamıştır.

Parametre politikası

Evrensel preset yerine metadata, sample test, log ve maps birlikte değerlendirilir.

Adım adım kullanım

1. Inputs’ın register ve homojen olduğunu doğrulayın.
2. Combination ve normalization seçin.
3. Weights’i ölçümlerle doğrulayın.
4. Frame sayısına uygun rejection seçin.
5. Low/high maps üretin.
6. Test integration çalıştırın.
7. Maps’te gerçek sinyal reddini ve transient outlier’ları inceleyin.
8. Ayarlarla logu master yanında saklayın.

Gerçek kullanım senaryosu

Saha örneği

Otuz Ha frame Average ve ölçüm temelli weights ile birleştirilir. Winsorized Sigma Clipping high map’te uydu izlerini göstermeli, nebula filamentlerini sistematik reddetmemelidir.

Beklenen çıktı

Lineer integrated master; low/high rejection maps; seçime bağlı weight/slope/auxiliary maps ve log.

Sık yapılan hatalar

1. Register edilmemiş lights kullanmak
2. Her veri türüne aynı normalization
3. Frame sayısını göz ardı etmek
4. Maps üretmemek
5. Gerçek sinyali aggressive reject etmek

Sorun giderme

Belirti	İlk kontrol	Eylem
Output beklenmedik	Input metadata ve target	İlk başarısız aşamayı sample frame ile tekrarlayın
Artefact tüm frame’lerde	Calibration/master zinciri	Eşleşmeleri ve logu inceleyin
Artefact yalnız master’da	Registration/normalization/rejection	Maps ve residual’ları inceleyin
Data clipped	Statistics ve pedestal	Önceki aşamaya dönün
Process başarısız	Console log	İlk hata mesajını çözün

SSS

Average mı Median mı?

Amaç ve stack’e bağlıdır; Average uygun rejection ile verimlidir.

Winsorized ne yapar?

Uç örneklerin statistics etkisini sınırlar.

ESD nedir?

Generalized Extreme Studentized Deviate outlier test ailesidir.

Weighting kötü frame’i düzeltir mi?

Hayır.

Map’te yıldız normal mi?

Sistematik yıldız izi misregistration veya aşırı rejection gösterebilir.

Master neden lineer?

Integration stretch uygulamaz.

Quick Reference

Tek sayfalık kontrol listesi

• [ ] Input metadata doğrulandı
• [ ] Lineerlik korundu
• [ ] Sample-frame QA geçti
• [ ] Log incelendi
• [ ] Yardımcı maps incelendi

Decision Tree

flowchart TD
    start["Master sorunlu"] --> signalq{"Rejection map gerçek sinyal içeriyor mu?"}
    signalq -- "Evet" --> signalcheck["Normalization, alignment ve eşikleri kontrol et"]
    signalq -- "Hayır" --> outlierq{"Master içinde outlier kaldı mı?"}
    outlierq -- "Evet" --> rejectcheck["Rejection yöntemini veri setinde test et"]
    outlierq -- "Hayır" --> snrq{"SNR beklenenden düşük mü?"}
    snrq -- "Evet" --> weightcheck["Input kalite ve weights değerlerini kontrol et"]
    snrq -- "Hayır" --> accept["Master kabul kontrolüne geç"]

İlgili bölümler

• Pipeline
• WBPP
• StarAlignment
• DBE