Rejection při integraci: volba algoritmu a čtení Rejection Map

„Rejection“ při integraci znamená, že se v průběhu skládání více snímků do sebe automaticky vyřadí odlehlé hodnoty, které tam nemají co dělat – stopy satelitů, bílé skvrny po kosmickém záření, zbylé horké pixely, nafouklé okraje příliš jasných hvězd a podobně. Zvolit správný rejection algoritmus a umět přečíst Rejection Map, kterou vyprodukuje, je klíčem k čisté integraci. Tento článek shrnuje logiku výběru rejection algoritmu a také to, jak číst ty dvě často přehlížené rejection mapy.

Rodina rejection algoritmů

PixInsight nabízí při integraci hned několik rejection algoritmů. Oficiální dokumentace vypisuje, pro jaký scénář se který algoritmus hodí, a rozhodně stojí za přečtení (mějte na paměti, že tento dokument vyšel už poměrně dávno a nezahrnuje algoritmus GESD, který přibyl později).

Zhruba je lze rozdělit do dvou kategorií:

• Rodina Sigma: vyřazování odlehlých hodnot na základě směrodatné odchylky – například Sigma Clipping, vylepšená varianta Winsorized Sigma Clipping a Percentile Clipping. Jejich princip i matematika patří do stejného systému.
• GESD Test: vychází z Grubbs’s test, jeho teorie i matematika se od metod založených na sigmě zcela liší. Jde o algoritmus, který přibyl poměrně pozdě.

GESD vs. Sigma: kdo vyhraje, když je snímků málo?

Skutečně jsem to porovnal. Jednou jsem vzal soubor dat s pouhými 12 snímky a spustil jsem na něm najednou GESD Test, Winsorized Sigma Clipping i tradiční Sigma Clipping.

Dvanáct snímků ve skutečnosti neodpovídá doporučenému počtu pro GESD ani Winsorized Sigma, ale právě v této sadě dal nejlepší výsledek nečekaně GESD Test. Je ale třeba dodat jednu poznámku na okraj: pokud jde o barevná data a snímků je navíc málo, je pořád vhodnější Winsorized Sigma nebo Sigma. Žádný algoritmus tedy není „vždy nejlepší“ – záleží na datech.

GESD proti slabým stopám satelitů

GESD má ještě jednu praktickou výhodu. Dřív, když jsem integroval pomocí rodiny Sigma, často jsem narážel na to, že se slabší stopy satelitů nedaly vyřadit – i při 17 snímcích po integraci zůstala část stopy, a takové slabé stopy se navíc nehodí odstraňovat pomocí manual selective rejection (ručního začernění).

Po přechodu na GESD Test a přiměřeném doladění parametrů, spolu s rozšířením (nárůstem) slabé stopy satelitu, se mi podařilo vyřadit i velmi slabou stopu; a obecně platí, že poměr signálu k šumu (SNR) je u GESD vyšší než u tradičního Sigma Clipping nebo Winsorized Sigma Clipping. (Ve většině případů se ale s rodinou Sigma na takový nevyřaditelný problém nenarazí – jde o poměrně extrémní jednotlivý případ.)

Speciální zbraň: Range Clipping

Kromě statistického vyřazování odlehlých hodnot existuje ještě jeden „hrubý“, ale užitečný nástroj – Range Clipping.

Pokud máte snímky se špatnou kalibrací dark snímků, na kterých se objevuje spousta černých bodů (například jsou na 10 snímcích, ale na 5 chybí), běžné rejection algoritmy tyto černé body jen těžko odstraní výběrem odlehlých hodnot. V takovém případě můžete při integraci použít Range Low Clipping, který vynuceně odstraní všechny černé body pod určitým prahem. Jde o přímý nástroj zaměřený na konkrétní vadu, který doplňuje statistické vyřazování.

Jak číst Rejection Map

Po integraci pomocí ImageIntegration nebo WBPP kromě výsledného snímku vzniknou i dvě rejection mapy: jedna pro směr vysoké jasnosti (rejection high) a jedna pro směr nízké jasnosti (rejection low). Většina lidí obě rovnou ignoruje – čímž ve skutečnosti přichází o velmi užitečné diagnostické informace.

Na rejection low obvykle není moc co vidět, důležité je rejection high: tady se objeví všechny druhy rušení, které nechcete „vidět ve výsledném snímku“ – stopy satelitů, okraje příliš jasných nebo nafouklých hvězd, stopy blízkozemních objektů a také horké pixely či bílé skvrny po kosmickém záření (horké pixely obvykle odstraňuji ještě před integrací pomocí Cosmetic Correction, takže jich tu moc nebývá).

Nejpraktičtější způsob, jak tuto mapu číst, je následující: pokud se pixel, který jste chtěli vyřadit, objeví na rejection high, znamená to, že byl úspěšně odstraněn; pokud se tam neobjeví, ale zůstane ve výsledném zintegrovaném snímku (například zbytková stopa satelitu), znamená to, že rejection parametry nejsou dost silné, nebo je třeba změnit algoritmus.

Několik častých otázek „mám tento snímek vyřadit?“

Jakmile pochopíte principy uvedené výše, na spoustu věcí, se kterými se začátečníci trápí, najdete jasnou odpověď.

Snímek s nafouklými hvězdami – mám ho z integrace vyřadit? Pokud nejde o rozostření, obvykle ho nechávám v integraci.

Když se podíváte na rejection high, zjistíte, že příliš rozsáhlé nebo příliš jasné části hvězd už byly rejection algoritmem odstraněny a nezúčastnily se výpočtu integrace; stopy umělých satelitů i bílé skvrny po kosmickém záření skončí stejně na rejection high. Tuhle práci klidně nechte na softwaru.

Přes cíl prochází jasná stopa satelitu – mám ten snímek ručně smazat? Odpověď je opět ne.

Postup: pokud máte méně snímků, použijte algoritmus se silnější schopností vyřazovat (například rodinu Sigma Clipping) a nastavte parametr Sigma High trochu přísněji (například pod 2.5). V jednom případě bylo jen 7 snímků, přičemž na jednom z nich procházela cílem stopa satelitu; každý snímek byl důležitý pro poměr signálu k šumu, a tak jsem nastavením vhodných parametrů (ne výchozích hodnot softwaru) nechal integrační proces provést vyřazení automaticky a úspěšně odstraněná stopa se objevila na rejection high. Nepromarněte ani jeden těžce vydobytý pixel.

Výjimka vadného sloupce: rejection to nezachrání

Nakonec ještě jedna výjimka, kterou rejection nezachrání – vadný sloupec (defect column) na CCD.

Vadný sloupec je příliš tmavý a navíc prochází celým snímkem; snažit se ho odstranit jen pomocí rejection stojí příliš mnoho dobrých pixelů a výsledek stejně není dobrý. Správný postup je nejprve vytvořit pro kameru Defect Map (na příkladu 16803 CCD z „Latte“ je jeden zřetelný vadný sloupec uprostřed snímku plus tři méně nápadné vadné sloupce), načíst ji a aplikovat pomocí procesu DefectMap na light snímky, čímž se vliv vadného sloupce výrazně omezí, a zbytek už nechat s klidem odstranit rejection při integraci. Jinými slovy, rejection je uklízečka na konci, ne všemocná první linie obrany – vady, které vyžadují specializovaný nástroj, je stále potřeba nejdřív ošetřit správným nástrojem.