DBE Sample Yerleşimi¶

Durum: Teknik doğrulama bekliyor — Sprint 2.2

Amaç¶

DynamicBackgroundExtraction için background samples’ın nerede, neden ve hangi kanıtla yerleştirileceğini; sample sayısından çok sample kalitesi ve coverage üzerinden öğretmek.

Ana ilke

Sample lokal düzeltme noktası değildir. Modelin o bölgeyi gerçek background kabul etmesi için verilen ölçüm varsayımıdır.

Kavramsal açıklama¶

Background sample, hedef sinyalden arındırıldığı varsayılan küçük bir image bölgesinin istatistiksel temsilidir. Samples model yüzeyini sınırlar; bu nedenle bir sample’ın konumu, içerdiği signal ve spatial coverage’ı sayısından daha önemlidir.

Sample kalitesi: Ölçüm alanının gerçek background’u temsil etme güveni.
Sample coverage: Samples’ın image boyunca modellemek istenen değişimi spatial olarak desteklemesi.
Homojen dağılım: Kör bir grid değil; gradient yönünü ve kenarları temsil eden dengeli kanıt dağılımı.
Kenar değerlendirmesi: Edge bölgelerinde gerçek background yoksa sırf coverage için sample eklenmez.

flowchart LR
    image["Lineer image"] --> map["Gerçek signal haritası"]
    map --> candidates["Background adayları"]
    candidates --> samples["Kontrollü samples"]
    samples --> coverage["Coverage kontrolü"]
    coverage --> model["Model Image"]

Sample parametreleri ve değerlendirme¶

Kontrol	Kavramsal rol	Sonuç nasıl değerlendirilir?	Doğrulama
`Radius`	Ölçüm bölgesinin spatial kapsamını etkiler	Sample içindeki yıldız, halo, filament ve local variation incelenir	UI/DOC bekliyor
`Tolerance`	Sample acceptance davranışını etkiler	Kabul/reddedilen sample dağılımı ve Model Image karşılaştırılır	UI/DOC bekliyor
`Shadows Relaxation`	Koyu bölgelerde kabul davranışını etkileyebilir	Koyu gerçek signal’ın background’a karışıp karışmadığı incelenir	UI/DOC bekliyor
`Minimum sample weight`	Sample geçerlilik/ağırlık eşiğiyle ilişkili control	Düşük güvenli sample artışı ve model contamination kontrol edilir	UI/DOC bekliyor
Otomatik üretim	Başlangıç sample seti oluşturabilir	Her sample tek tek ve Model Image ile denetlenir	UI bekliyor
Manuel yerleşim	Kullanıcının konum kanıtını kontrol etmesini sağlar	Coverage ile contamination birlikte değerlendirilir	Temel kavram

Doğrulama durumu

Radius, Tolerance, Shadows Relaxation ve Minimum sample weight kontrollerinin tam PixInsight 1.9.3 etiketleri, yönleri ve algoritmik etkileri doğrulanmayı bekliyor.

Hedef türlerine göre yerleşim¶

Yoğun nebula: Karanlık görünen alanın gerçek background olduğu varsayılmaz; güvenilir alan yoksa model belirsizliği kabul edilir.
Galaxy halo: Disk dışındaki zayıf halo sınırı ayrıca araştırılır.
Reflection nebula: Renkli diffuse dış yapılar background sanılmamalıdır.
Narrowband: Özellikle OIII gibi zayıf geniş halo yapıları kanal bazında incelenir.
Wide-field: Tek gradient varsayımı yerine farklı bölgelerin fiziksel kaynakları karşılaştırılır.
Mosaic: Seam, panel normalization ve gerçek sky gradient birbirinden ayrılır; her panelin geometry’si dikkate alınır.

Hatalı alanlar¶

Hatalı alan	Neden risklidir?	Modelde oluşturabileceği hata	Nasıl kontrol edilir?
Yıldız	Background statistics’i yükseltebilir	Lokal parlak model izi	Zoom ve star mask karşılaştırması
Parlak yıldız halo alanı	Geniş saçılmış ışık gerçek background değildir	Geniş parlak lobe	Agresif STF ve radial profil
Galaxy diski	Hedef signal’dır	Disk yapısının çıkarılması	Galaxy sınırı ve catalog görüntüsü
Galaxy halo	Zayıf fakat gerçek signal olabilir	Halo kaybı	Derin referans ve Model Image
Nebula filamenti	Emission signal’dır	Filamentin modele geçmesi	Kanal bazlı STF
OIII halo alanı	Çok zayıf geniş signal olabilir	OIII dış yapısının bastırılması	OIII kanalını ayrı inceleme
Dust lane	Koyu gerçek yapı olabilir	Yapay background çukuru	Luminance/color karşılaştırması
Flat-field artefact	Calibration hatasıdır	Hatanın modele gömülmesi	Master Flat ve calibrated/raw kıyası
Amp glow bölgesi	Dark calibration residual olabilir	Sensör deseninin “gradient” sayılması	Matching dark ve sensör koordinatı
Sensör yansıması	Lokal optical/electronic artefact olabilir	Uygunsuz geniş model	Rotate/flip ve farklı gece testi

Görsel eklenecek

Bu bölüm gerçek PixInsight 1.9.3 ekran görüntüsü ve örnek veri ile doğrulanacaktır.

Model kontrolü¶

Model Image, samples’ın neyi background sandığını gösterir. Model hedef image’a, galaxy halo’ya veya nebula morfolojisine benziyorsa correlation riski vardır.

Model Image’a bağımsız STF uygulayın.
Target ile aynı orientation ve zoom’da karşılaştırın.
Yıldız, halo veya filament izlerini arayın.
Şüpheli samples’ı kaldırın; otomatik grid’i kutsal kabul etmeyin.
Samples’ı yeniden dağıtın ve modeli tekrar üretin.
Correction sonrası residual gradient’i histogram, previews ve aynı STF mantığıyla inceleyin.

flowchart TD
    model["Model Image"] --> corrq{"Hedef yapısıyla korelasyon var mı?"}
    corrq -- "Evet" --> remove["Şüpheli samples'ı kaldır"]
    remove --> redistribute["Coverage'ı yeniden dağıt"]
    redistribute --> model
    corrq -- "Hayır" --> residual["Correction ve residual kontrolü"]

Ne zaman kullanılır?¶

DBE sample seti hazırlanırken
ABE modelinin gerçek signal içerdiği görüldüğünde
Galaxy, nebula, narrowband, wide-field veya mosaic alanında background erişimi sınırlıyken
Model Image ile sample contamination araştırılırken

Ne zaman kullanılmaz?¶

Calibration hatasını sample’larla gizlemek için
Background olmadığı halde zorla homojen grid üretmek için
Sabit sample sayısını kalite standardı saymak için

Ön koşullar¶

Lineer ve calibration geçmişi bilinen image
STF ile signal/background ayrımı
Clone veya geri dönüş noktası
Hedef morfolojisi hakkında temel referans

Uygulama yaklaşımı¶

Signal bölgelerini işaretleyin.
Güvenilir background adaylarını belirleyin.
Otomatik set kullanılıyorsa her sample’ı denetleyin.
Coverage boşluklarını yalnız güvenilir alanla doldurun.
Radius ve acceptance kontrollerini sonuç üzerinden test edin.
Model Image’ı inceleyin.
Contaminated samples’ı kaldırın.
Residual ve signal preservation kontrolü yapın.

Gerçek kullanım senaryosu¶

OIII halo

OIII master’da hedef çevresindeki zayıf halo karanlık background sanılabilir. Samples halo dışındaki doğrulanmış alanlarda tutulur. Model Image’da hedef çevresinde benzer oval yapı görünürse model reddedilir.

Gerçek hata: Less than three samples were generated¶

Hata, process’in model için yeterli kabul edilmiş sample üretemediğini bildirir. Olası nedenler:

Uygun background alanı yetersizdir.
Sample generation koşulları fazla kısıtlayıcıdır.
Target yoğun nebula veya galaxy signal’ıyla kaplıdır.
Radius background boşluklarına uygun değildir.
Tolerance, Minimum sample weight veya Shadows Relaxation acceptance sonucunu sınırlıyor olabilir.
Otomatik üretim image geometry’sinde güvenilir aday bulamıyordur.

Olası müdahaleler tek tek test edilir: bir control değiştirildikten sonra üretilen samples ve Model Image yeniden incelenir. Manuel yerleşim, güvenilir background biliniyor fakat otomatik üretim başarısız oluyorsa değerlendirilir. Hiçbiri garanti çözüm değildir.

Görsel eklenecek

Bu bölüm gerçek PixInsight 1.9.3 ekran görüntüsü ve örnek veri ile doğrulanacaktır.

Sık yapılan hatalar¶

Sample sayısını sample kalitesi sanmak.
Grid boşluğunu gerçek signal üzerine sample koyarak doldurmak.
Yıldız halo ve OIII halo’yu background saymak.
Radius/Tolerance değişikliğini Model Image olmadan kabul etmek.
Kenarlara zorunlu sample yerleştirmek.
Mosaic seam’i tek bir sky gradient gibi modellemek.

Sorun giderme¶

Belirti	İlk kontrol	Değerlendirme
Çok az sample	Background erişimi ve acceptance	Control’leri tek tek test edin
Model hedefe benziyor	Sample contamination	Şüpheli samples’ı kaldırın
Kenar residual’ı	Edge coverage	Güvenilir edge alanı olup olmadığını kontrol edin
Model yıldız izi içeriyor	Radius/halo contamination	Sample alanını yeniden konumlandırın
Manuel set kararsız	Homojen olmayan coverage	Gradient yönlerine göre dağılımı gözden geçirin

SSS¶

Daha çok sample daha iyi midir?

Hayır. Contaminated sample sayısının artması modeli kötüleştirebilir.

Homojen dağılım eşit aralık mı demektir?

Hayır. Güvenilir background içinde gradient geometry’sini temsil eden dengeli coverage demektir.

Sample yıldız üzerine gelebilir mi?

Yıldız ve halo contamination riski vardır; sample içeriği ve Model Image kontrol edilmelidir.

Minimum sample weight nasıl ayarlanır?

Kesin yön doğrulanmayı bekliyor. Değişiklik yalnız kabul seti ve model sonucu gözlenerek test edilmelidir.

Yoğun nebula alanında ne yapılır?

Güvenilir background yoksa model belirsizliği kabul edilir; zorla sample üretmek doğru değildir.

Otomatik mi manuel mi?

Otomatik set başlangıç olabilir; manuel yerleşim konum kanıtını kontrol eder. Her ikisi Model Image ile doğrulanır.

Quick Reference¶

Tek sayfalık kontrol listesi

[ ] Gerçek signal bölgeleri işaretli
[ ] Sample sayısı değil kalitesi öncelikli
[ ] Coverage gradient yönlerini destekliyor
[ ] Yıldız/halo/nebula samples kaldırıldı
[ ] Kenarlar zorla doldurulmadı
[ ] Radius ve acceptance değişiklikleri tek tek test edildi
[ ] Model Image hedefe benzemiyor
[ ] Residual gradient incelendi

Decision Tree¶

flowchart TD
    start["Sample seti hazırlanıyor"] --> bgq{"Güvenilir background var mı?"}
    bgq -- "Hayır" --> stop["Model belirsizliğini kaydet; zorla sample üretme"]
    bgq -- "Evet" --> autoq{"Otomatik set temiz mi?"}
    autoq -- "Hayır" --> manual["Contaminated samples'ı kaldır veya manuel yerleştir"]
    autoq -- "Evet" --> coverageq{"Coverage yeterli mi?"}
    manual --> coverageq
    coverageq -- "Hayır" --> expand["Yalnız güvenilir bölgelerde coverage genişlet"]
    coverageq -- "Evet" --> inspect["Model Image'ı incele"]
    expand --> inspect

Teknik doğrulama durumu¶

Kategori	Bekleyen doğrulama
UI-1	DBE control etiketleri ve error message
DOC-1	Acceptance, weight ve radius algoritmaları
DATA-1	Hedef türlerinde sample coverage testleri
IMG-1	Hatalı/doğru samples ve Model Image ekranları