Как правильно складывать фитсы с разным FWHM?

[MadAlex]

Насчет попугаев никто и не спорил.
А из остального я ничего не понял, из того что ты написал. какие кадры? кто складывает?

[Ivan7enych]

А из остального я ничего не понял, из того что ты написал. какие кадры? кто складывает?

Перечитай название темы.

[LifeIsGood]

А из остального я ничего не понял, из того что ты написал. какие кадры? кто складывает?

Перечитай название темы.

Иван Семеныч ты мешаешь Алексу демонстрировать mad skillz! 

[Grey_]

Немного практических результатов.
Исходный материал - M27 21 x 8 мин. ТАЛ-250 без корректора, SBIG ST-10XE, фильтр UHC Lumicon 1.25". NEQ6. Параскоп. Гидирование - DS 80/560+QHY6, RMS около 0.9". Московский балкон, 23.07.2011. Небо мутненькое. Полная калибровка и регистрация в Iris. Суммирование в FitStacker.

Деконволюция суммы выполнялась в Fitswork. Там два основных параметра Radius и Imagenoise. Imagenoise=1 для всех графиков. SNR измерялся  FitStacker. FWHM измерялся в Iris через "One Star Registration" (для контроля по паре звезд). Точке с Radius=0 соответствует сумма без деконволюции. При Radius=2 артефакты уже заметны. При Radius=1.5 картинка еще вполне пристойна.

[Grey_]

Однако, продолжу
Тестовые файлы выложил сюда:
http://narod.yandex.ru/disk/20114295001/f1.fit
http://narod.yandex.ru/disk/20114658001/f2.fit
http://narod.ru/disk/20117746001/sum3.gif.html

Снимки делались двумя телескопами одновременно. Телескопами размещенными на одной монтировке. Сетап можно глянуть здесь - https://astronomy.ru/forum/index.php/topic,85435.msg1615262.html#msg1615262

Снимок a:  f1.fit - M27 21 x 8 мин. ТАЛ-250 без корректора, SBIG ST-10XE, фильтр UHC Lumicon 1.25". NEQ6. Параскоп. Гидирование - DS 80/560+QHY6, RMS около 0.9". Московский балкон, 23.07.2011. Небо мутненькое. Полная калибровка и регистрация в Iris. Суммирование в FitStacker.

Снимок b f2.fit - M27 64 x 2 мин.  Epsilon-180, QHY9, , фильтр UHC Lumicon 2". Параскоп. Гидирование - DS 80/560+QHY6, RMS около 0.9". Московский балкон, 23.07.2011. Небо мутненькое. Полная калибровка и регистрация в Iris. Суммирование в FitStacker. Resize в 3.366 раз!

FWHM этих двух сумм, естественно, очень сильно отличается и деконволюцией b не удалось уменьшить FWHM до FWHM a. Остановился когда начали становиться заметными артефакты. Были сложены в Fitstacker a и b, a и деконволюция b. Анимация в файле sum3.gif 

IMHO о сложении снимков с разным FWHM:
Если хотите вытянуть слабые низкочастотные элементы объекта -  просто складывайте снимки в Fitstacker, если же хотите подчеркнуть слабые высокочастотные элементы объекта -  подтяните деконволюцией FWHM снимков к желаемому и сложите снимки в Fitstacker.

[Юрий Торопин]

IMHO о сложении снимков с разным FWHM:
Если хотите вытянуть слабые низкочастотные элементы объекта -  просто складывайте снимки в Fitstacker, если же хотите подчеркнуть слабые высокочастотные элементы объекта -  подтяните деконволюцией FWHM снимков к желаемому и сложите снимки в Fitstacker.

ИМХО, утверждения нуждаются в более строгих доказательствах.

Первая часть - из-за того, что измерение SNR, проводимое в FitStacker'e, даёт завышенную оценку для кадров, подвергшихся сильному увеличению (масштабированию, в Вашем примере - в 3.366 раза) из-за того, что на них отсутствуют высокочастотные гармоники в шумах. В результате происходит сложение с некорректными весами. FitStacker (пока) не заточен под такие "сложные случаи".

Вторая часть...
Вам же самому не удалось "подтянуть" FWHM до нужного уровня. О шумах, генерируемых деконволюцией, нет ни слова. Возможно, качественно такой подход и сработает, а вот насколько он оптимален количественно - вопрос. Поэтому слово "подчеркнуть" там может быть и уместным...

[Grey_]

IMHO о сложении снимков с разным FWHM:
Если хотите вытянуть слабые низкочастотные элементы объекта -  просто складывайте снимки в Fitstacker, если же хотите подчеркнуть слабые высокочастотные элементы объекта -  подтяните деконволюцией FWHM снимков к желаемому и сложите снимки в Fitstacker.

ИМХО, утверждения нуждаются в более строгих доказательствах.

Первая часть - из-за того, что измерение SNR, проводимое в FitStacker'e, даёт завышенную оценку для кадров, подвергшихся сильному увеличению (масштабированию, в Вашем примере - в 3.366 раза) из-за того, что на них отсутствуют высокочастотные гармоники в шумах. В результате происходит сложение с некорректными весами. FitStacker (пока) не заточен под такие "сложные случаи".

Вторая часть...
Вам же самому не удалось "подтянуть" FWHM до нужного уровня. О шумах, генерируемых деконволюцией, нет ни слова. Возможно, качественно такой подход и сработает, а вот насколько он оптимален количественно - вопрос. Поэтому слово "подчеркнуть" там может быть и уместным...

Согласен, что это еще не доказательство. Потому ИМХО и поставил

Пример был взят актуальный для меня лично. Да, случай сложный и спектры шумов существенно различны. Идея в том чтобы сделать их по возможности одинаковыми и тогда можно использовать Fitstacker. Использование деконволюции на это и направлено. Почему нет, если Fitstacker пока (я надеюсь, что только пока) не умеет оптимально взвешивать с учетом спектрального распределения шумов?

А о шумах, генерируемых деконволюцией, есть в моем предыдущем посте. См. график "Зависимость SNR от параметра деконволюции"

[Юрий Торопин]

А о шумах, генерируемых деконволюцией, есть в моем предыдущем посте. См. график "Зависимость SNR от параметра деконволюции"

График чисто иллюстративный в силу того, что

Fitstacker пока (я надеюсь, что только пока) не умеет оптимально взвешивать с учетом спектрального распределения шумов?

И не только взвешивать, но и мерить шумы.