Hoi @musquetier,
Top, ik zie al dat je daarmee veel winst haalt ;-)
De Lum uit alle data samen heeft een hogere SNR (zoals verwacht) maar is net zo onscherp als de oorspronkelijke lum uit enkel de L-data.
De lum uit alle data samen met weights gezet op “star shape” heeft ook een betere SNR dan je oorsprokelijke L uit alleen de L data en is bovendien een stuk scherper.
De oude Lum uit enkel L-data had een SNR van 1,4 met FWHM min-max 4,93-5,13,
de nieuwe lum uit alle data samen, gemaakt met weights “star shape” heeft een SNR van 1,7 met FWHM min-max 4,27-4,55
Ik zie aan de exposure tijd in de FITS metadata dat je bij de laatste stack wat subs hebt weggelaten, dat had je mogelijk niet eens hoeven doen, want dat haalt de SNR weer iets omlaag. Dus dat zou je ook nog kunnen bekijken. De hele slechte subs die je hebt weggelaten zullen de stervormen maar weinig beinvloeden als je ze meestackt met starshape gewichten, maar zullen nog wel goed bedragen aan verlagen van de ruis.
Verder, als je de nieuwe Lum integreert uit alle data met outlier rejectie aan icm met star shape gewichten, dan wordt het effect van de slechtste frames qua FWHM erg laag omdat de outlier rejectie je sterren ook scherper gaat maker. Welke outlier rejectie settings heb je gebruikt bij de nieuwe L-integratie?
Dit verschil is goed te zien.
Ik heb de 3 verschillende Lums even met elkaar genormaliseerd en geregistreerd. In de nieuwe APP versie, kan je dat direct opslaan bij 5) normalize. Vervolgens even een crop van die 3 genormaliseerde, geregistreerde lums gemaakt via de batch modify crop tool.
En daarop allemaal dezelfde stretch met wat verscherping met ster bescherming in de stretch:
1) je oorspronkelijke L uit enkel de L-data
2) L uit alle data met gelijke gewichten
3) L uit all 2/3 van alle data (gebaseerd op de integratie tijd van de stack) met star shape gewichten
Conclusie: de starshape gewichten verbeteren de stack flink qua resolutie en bovendien kan je prima alle kanalen bij elkaar stacken voor de L. Dit ligt een beetje aan het object of dit goed werkt, maar voor galaxies werk dit vaak prima.
