PixelMath Kanal Karışımları ve Tarifler¶

Sayfa Bilgisi

Kategori: PixelMath · Düzey: Advanced · Tahmini okuma: 5 dk Anahtar kelimeler: Kanal Karışımları · PixelMath · expression · kanal karışımı Önerilen ön bilgiler: Process Icons · Maske Mantığı

Amaç¶

Broadband ve narrowband channel construction, selective blend ve normalization tariflerini aynı validation standardıyla sunmaktır.

Palette'in fiziksel ve görsel mimarisi bu tarif sayfasının kapsamında değildir. Önce Dar Bant Temelleri, SHO, HOO, Kanal Normalizasyonu ve Ağırlıklandırma ve Sentetik Parlaklık sayfalarında amaç ve varsayımı belirleyin; burada yalnız uygulanabilir expression bağlamını kullanın.

Tarif Doğrulama Standardı¶

✅ Verified: PixInsight 1.9.3 syntax, process order ve output testleri tamamlanmış tarif.
🟦 Community Practice: Yaygın, birden fazla geçerli varyantı bulunan yaklaşım.
🟨 Experimental: Veriye güçlü biçimde bağlı, özel test gerektiren yaklaşım.

Bu sprintte kontrollü PixInsight execution yapılmadığı için aşağıdaki tarifler Verified olarak etiketlenmemiştir.

Pratik Karar Rehberi¶

Durum	Öneri	Gerekçe
RGB reconstruction	ChannelCombination veya PixelMath	Basit mapping process ile daha açık
HaRGB	PixelMath community workflow	Emission weight kontrol edilir
SHO/HOO	Channel expressions	Mapping belgelenir
Natural SHO	Experimental matrix/mask	“Natural” hedef tanımı veriye bağlıdır
Starless recombination	Layer-aware PixelMath	Additive/screen farkı önemlidir

Tarif 1 — RGB yeniden oluşturma¶

Validation Status: 🟦 Community Practice
Applicable data: Registered, normalized mono R, G, B
Purpose: RGB image üretmek
Workflow position: Integration/gradient sonrası, SPCC öncesi
Inputs: R/G/B images
Expression: Ayrı channel fields: R, G, B
Expected outcome: Üç kanallı RGB
Known limitations: Scale/color calibration yapmaz
Potential risks: Mapping/dimension mismatch
Alternative approaches: ChannelCombination

Tarif 2 — Sentetik luminance¶

Validation Status: 🟦 Community Practice
Applicable data: Linear calibrated RGB
Purpose: RGB’den intensity proxy üretmek
Workflow position: SPCC sonrası veya coefficients gerekçelendirildiğinde
Inputs: R, G, B, weights
Expression: wr*R + wg*G + wb*B
Expected outcome: Weighted mono image
Known limitations: Bağımsız L’nin photon/SNR bilgisini eklemez
Potential risks: Coefficients color/detail bias üretir
Alternative approaches: Extract CIE L* veya gerçek L

Tarif 3 — Ha iyileştirme¶

Validation Status: 🟦 Community Practice
Applicable data: Registered Ha ve broadband RGB
Purpose: Emission regions’a kontrollü Ha katkısı
Workflow position: Broadband color calibration sonrası A/B test
Inputs: Ha, target channel, weight/mask
Expression: target + w*M*(Ha-target)
Expected outcome: Mask bölgesinde Ha yönünde blend
Known limitations: Continuum subtraction değildir
Potential risks: Salmon stars, halo, clipped red
Alternative approaches: NBRGBCombination veya continuum-aware method

Tarif 4 — HaRGB¶

Validation Status: 🟦 Community Practice
Applicable data: Broadband RGB + Ha
Purpose: Ha’yı red/intensity yapısına eklemek
Workflow position: SPCC sonrası, stretch öncesi veya matched nonlinear state
Inputs: RGB, Ha, w, optional mask
Expected outcome: Broadband color korunarak emission contrast
Known limitations: Universal coefficient yoktur
Potential risks: Star color ve continuum dominance
Alternative approaches: Starless Ha blend; dedicated narrowband combination

Tarif 5 — SHO eşleme¶

Validation Status: 🟦 Community Practice
Applicable data: Registered/normalized SII, Ha, OIII
Purpose: Hubble palette mapping
Workflow position: Channel integration/gradient sonrası
Inputs: SII→R, Ha→G, OIII→B
Expected outcome: False-color SHO image
Known limitations: Natural-color calibration değildir
Potential risks: Green dominance ve channel noise imbalance
Alternative approaches: ChannelCombination; weighted SHO

Tarif 6 — HOO eşleme¶

Validation Status: 🟦 Community Practice
Applicable data: Registered/normalized Ha ve OIII
Purpose: Bi-color mapping
Workflow position: Linear narrowband preparation sonrası
Inputs: Ha→R, OIII→G, OIII→B
Expected outcome: Red/cyan emission separation
Known limitations: G ve B aynı kaynaktan gelir
Potential risks: Cyan noise ve monochromatic stars
Alternative approaches: Weighted HOO veya broadband stars

Tarif 7 — Doğal SHO kavramı¶

Validation Status: 🟨 Experimental
Applicable data: Yüksek SNR SHO ve tanımlı color hedefi
Purpose: Emission channels’ı daha broadband-benzeri palette’e dönüştürmek
Workflow position: Basic SHO doğrulamasından sonra
Inputs: SII/Ha/OIII, documented mixing matrix
Expected outcome: Daha az canonical SHO görünümü
Known limitations: “Natural” tekil fiziksel tanım değildir
Potential risks: Signal cross-talk ve false continuum
Alternative approaches: Standard SHO/HOO + Curves/ColorMask

Tarif 8 — Renk iyileştirme¶

Validation Status: 🟨 Experimental
Applicable data: Calibrated nonlinear RGB
Purpose: Masked chroma contribution artırmak
Workflow position: Stretch sonrası diagnostics ile
Inputs: Original, enhanced clone, ColorMask
Expression: M*enhanced + (1-M)*original
Expected outcome: Seçilen hue bölgesinde artış
Known limitations: Enhancement formula ayrıca tanımlanmalıdır
Potential risks: Clipping, posterization
Alternative approaches: CurvesTransformation + ColorMask

Tarif 9 — Seçici değiştirme¶

Validation Status: 🟦 Community Practice
Applicable data: Geometry/state matched A, B, mask M
Purpose: Bölgesel image replacement
Workflow position: Kaynakların ayrı doğrulanmasından sonra
Inputs: A/B/M, M in [0,1]
Expression: M*B + (1-M)*A
Expected outcome: Smooth spatial blend
Known limitations: Mask transition sonucu belirler
Potential risks: Seam ve brightness mismatch
Alternative approaches: CloneStamp veya process mask

Tarif 10 — Yıldız koruma¶

Validation Status: 🟦 Community Practice
Applicable data: Target, processed clone ve star mask
Purpose: Stars’ı işlemden kısmen/tamamen korumak
Workflow position: Stretch/color/detail işlemi sonrası blend
Inputs: Original O, processed P, star mask S
Expression: S*O + (1-S)*P
Expected outcome: Original stars, processed background
Known limitations: Halo/mask quality’ye bağlı
Potential risks: Seams ve star surroundings mismatch
Alternative approaches: Process mask veya StarXTerminator layers

Tarif 11 — Süreklilik koruma¶

Validation Status: 🟨 Experimental
Applicable data: Narrowband + broadband continuum proxy
Purpose: Emission blend sırasında continuum/stars’ı sınırlamak
Workflow position: Registration/normalization ve scale testinden sonra
Inputs: NB, continuum proxy, scale coefficient/mask
Expected outcome: Emission artışı, daha kontrollü continuum
Known limitations: Filter passbands ve extinction’e çok duyarlı
Potential risks: Negative values, halos, over-subtraction
Alternative approaches: Dedicated continuum subtraction workflow

Tarif 12 — Arka plan koruma¶

Validation Status: 🟦 Community Practice
Applicable data: Processed/original images ve RangeMask
Purpose: Background’u güçlü transformdan korumak
Workflow position: Nonlinear contrast/color işlemi sonrası
Inputs: O/P/M
Expression: M*P + (1-M)*O (mask polarity doğrulanmalı)
Expected outcome: Target değişir, background daha az değişir
Known limitations: Faint target mask dışında kalabilir
Potential risks: Edge/seam ve signal loss
Alternative approaches: RangeSelection ile üretilen process maskesi

Tarif 13 — Güvenli normalizasyon¶

Validation Status: 🟨 Experimental
Applicable data: Positive, measured images
Purpose: Image scale’ını tanımlı statistic/reference’a göre eşlemek
Workflow position: Channel blend öncesi
Inputs: Image ve nonzero reference scalar
Concept: image / max(reference, epsilon) benzeri guarded scaling
Expected outcome: Açıklanabilir ortak scale
Known limitations: Exact statistic/function syntax doğrulanmalıdır
Potential risks: Noise amplification, division by zero, color bias
Alternative approaches: LinearFit veya ImageIntegration normalization

Yaygın Hatalar ve En İyi Uygulamalar¶

Coefficients’i toplam/range kontrolü olmadan kullanmak, SHO/HOO’yu color calibration saymak, masks polarity’sini test etmemek, continuum scale’i tahmin etmek ve community recipes’i universal sunmak başlıca hatalardır. Her recipe yeni image, Statistics ve channel inspection ile doğrulanır.