WeightedBatchPreprocessing (WBPP)

Durum: Tamamlandı — Faz 1B

Amaç

WBPP’nin avantajlarını, sınırlarını, arka planda orkestre ettiği process’leri ve manuel alternatifini açıklamak.

Kapsam

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

Teori

WBPP bir batch script’tir; calibration algoritmasının kendisi değildir. Seçeneklere göre ImageIntegration ile masters üretir; ImageCalibration, CosmeticCorrection, Debayer (CFA), ölçüm/weighting, StarAlignment, LocalNormalization ve ImageIntegration gibi bileşenleri orkestre edebilir. Kesin çağrı listesi kurulu 1.9.3 WBPP build’inin logundan doğrulanmalıdır. Avantajları grouping, Diagnostics, caching, standart output ve loglamadır. Sınırı, veri setine özgü kararların kullanıcı sorumluluğunda kalmasıdır.

flowchart LR
    inputs["Frame groups"] --> diagnostics["WBPP Diagnostics"]
    diagnostics --> orchestration["Process orchestration"]
    orchestration --> outputs["Ara çıktılar ve masters"]
    orchestration --> logs["Console ve WBPP logu"]

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	WBPP bir batch orchestration script’idir.	Kalabilir.
B	WBPP build’i, çağrı sırası, Diagnostics, caching ve output yapısı.	Doğrulama bekliyor.
C	Belirli veri setinde WBPP veya manuel seçim.	İş akışına bağlıdır.
D	WBPP ile manuel akışın eşdeğerliği.	Aynı process instance’larıyla test edilmelidir.

Menü yolu

Process arama alanında WeightedBatchPreprocessing; WBPP için Script > Batch Processing > WeightedBatchPreprocessing. Kesin menü grubu kurulu 1.9.3 arayüzünden doğrulanmalıdır.

Parametreler

Parametre / kontrol	Açıklama
Frames	Metadata tabanlı gruplar
Calibration	Masters, overscan ve dark seçenekleri
Registration	Reference, interpolation, distortion ve drizzle data
Local Normalization	Etkinlik ve reference
Integration	Combination, weights, normalization, rejection ve maps

Parametre politikası

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

Adım adım kullanım

1. PixInsight ve WBPP build’ini kaydedin.
2. Frame’leri ekleyip grouping tablosunu inceleyin.
3. Diagnostics uyarılarını çözün.
4. Master eşleşmelerini doğrulayın.
5. Registration/LN/integration seçeneklerini gerekçelendirin.
6. Önce küçük bir group test edin.
7. Log, ara output ve rejection maps’i inceleyin.

Gerçek kullanım senaryosu

Saha örneği

Dört gecelik LRGB setinde WBPP, farklı binning taşıyan bir Green flat grubunu Diagnostics’te gösterir. Grup düzeltilmeden pipeline çalıştırılmaz. Finalde yalnız masters değil registered samples ve maps incelenir.

Beklenen çıktı

Seçime bağlı masters, calibrated/registered frames, normalization/drizzle yardımcıları, integrated masters ve log.

Sık yapılan hatalar

1. Diagnostics’i yok saymak
2. Grouping’i otomatik doğru sanmak
3. WBPP’yi tek process sanmak
4. Cache davranışını kontrol etmemek
5. Yalnız final master’a bakmak

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

WBPP algoritma mı?

Hayır, process’leri çağıran script’tir.

Manuel daha kaliteli mi?

Kendiliğinden değil.

Hangi process’leri çağırır?

Seçeneklere göre değişir; logdan doğrulayın.

Manuel yapılabilir mi?

Evet, core process’lerle.

Ne zaman manuel?

Özel calibration, hata izolasyonu veya kontrollü deney gerektiğinde.

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["Veri seti hazır"] --> metadataq{"Metadata güvenilir mi?"}
    metadataq -- "Hayır" --> grouping["Grouping bilgisini düzelt"]
    metadataq -- "Evet" --> specialq{"Özel veya deneysel işlem gerekli mi?"}
    specialq -- "Evet" --> manual["Manuel pipeline kullan"]
    specialq -- "Hayır" --> diagnostics["WBPP Diagnostics çalıştır"]
    diagnostics --> warningq{"Uyarı var mı?"}
    warningq -- "Evet" --> grouping
    warningq -- "Hayır" --> run["WBPP çalıştır ve çıktıları doğrula"]

İlgili bölümler

• Pipeline
• ImageCalibration
• StarAlignment
• ImageIntegration