天文摄影叠加的原理

1. 为什么多帧胜过一帧

每次曝光都包含两样东西：信号，即真正从天空到达的光；以及噪点，即传感器和光本身带来的随机颗粒。信号在每一帧中都一样，噪点每次都不同。

把匹配的帧平均之后，重复的信号保持稳定，随机的部分则会部分相互抵消。噪点大致随帧数的平方根下降：4 帧的噪点约为单帧的一半，16 帧约为四分之一。这就是为什么叠加对暗弱目标帮助最大，也是为什么每多加一帧，带来的提升都比上一帧少一点。

2. 对齐：让星点回到同一个位置

在两次曝光之间，天空在转动，赤道仪会漂移，手机也可能轻微移动。在合成之前，叠加软件必须先进行配准：在每一帧中找到相同的星点，再平移或旋转图像，让这些星点重合。

1. 在每一帧中检测星点。
2. 在每一帧和参考帧之间匹配星点图案。
3. 变换每一帧，让其中的星点落到参考位置上。亚像素对齐能让星点保持圆润，而不是略微拖花。
4. 评估质量。模糊、有云或匹配星点太少的帧可以被标记或排除。

对齐以星点为准，所以任何不随天空移动的东西，比如树梢或建筑，都会在帧与帧之间发生位移。这就是为什么带地景前景的广角照片，往往需要把天空和地面分开处理。

3. 叠加方法：每个像素如何合成

人们说起天文图像叠加软件时，指的大多就是这一步。各帧对齐之后，叠加软件会查看每一帧中的同一个像素，再决定保留哪个值。不同的方法对离群值的处理方式不同，比如卫星轨迹、飞机灯光，或者某一帧被一阵风吹晃了。以下是大多数叠加软件中都会遇到的方法：

平均

所有帧的平均值。在每一帧都很好时结果最干净，也是和其他方法比较的最佳基准。

中位数

取中间值。能忽略偶发的过亮或过暗离群值，代价是噪点比干净的平均略多一点。

Kappa-Sigma

剔除偏离其余数值超过设定标准差倍数的值，再对剩下的求平均。这是去除轨迹、同时保留大部分降噪效果的常见选择。

最大值

保留最亮的值。不用于降噪。星轨照片会对未对齐的帧使用这种方法。

熵加权

在图像的每个区域，给细节更多的帧更高权重，在各帧质量参差不齐时会有帮助。

自适应加权平均

根据每一帧与其他帧的一致程度调整权重，让较弱的帧占比更小。

没有哪种方法适合所有场景。在 Astro Stacker 中，你选择的是模式而不是方法，App 会替你设定方法：

• “快速”对所有帧使用平均，便于快速看一眼效果。
• “高质量”是默认模式，使用 Kappa-Sigma 剔除，并舍弃最弱的十分之一帧。
• “最高细节”同样使用 Kappa-Sigma，配合更慢、更精细的对齐，并舍弃最弱的五分之一帧。

叠加模式指南说明了每种模式适合什么时候使用。

4. 校准帧：校正的是传感器，而不是天空

有些瑕疵在每一张亮场帧中都会重复出现，所以叠加会把它们和星点一起强化。校准帧会测量这些瑕疵，以便在合成之前把它们去除。

• 暗场在遮住传感器的情况下，以相同的曝光和温度拍摄，用于校正热信号和热像素。
• 平场是均匀照明的帧，用于校正暗角和灰尘阴影。
• 偏置场是尽可能短的曝光，记录传感器的读出偏移。
• 暗平场是与平场曝光相匹配的暗场，用于校准平场本身。

第一次叠加可以不做校准，校准属于 Astro Stacker Pro 的功能。与亮场不匹配的校准帧可能弊大于利，所以请把校准后的结果和只用亮场的叠加进行对比。

5. 应该叠加多少帧？

在一次拍摄中，尽可能多地拍下同一目标的一致、清晰的曝光。由于噪点随帧数的平方根下降，从 10 帧增加到 40 帧会有明显差别，而从 100 帧增加到 130 帧就很难看出来了。超过某个程度后，更暗的天空、更准的对焦或更长的单张曝光，比多加几帧更有用。

质量和数量同样重要：几张模糊或有云的帧就可能让叠加结果变软，所以宁可删掉，也不要为了凑数而保留。免费版每次最多叠加 10 张亮场帧；Pro 取消这一限制。

6. 叠加做不到什么

找回缺失的细节

如果某个暗弱结构在每一帧中都低于噪点水平，而且对焦发软，增加帧数的帮助会很缓慢。更准的对焦和更暗的天空帮助更大。

单靠它解决跟踪不佳

对齐能校正帧与帧之间的漂移，但无法校正单次曝光内的拖线。

去除光污染

天光背景也是信号，所以它也会被叠加。叠加后消除渐变会有帮助，但换个更暗的地点帮助最大。

代替后期

原始的叠加结果通常又暗又平。拉伸，比如 Astro Stacker 的自动拉伸，能让暗弱的信号显现出来。

iPhone 和 iPad 上的同一套流程

Astro Stacker 在 iPhone 和 iPad 上运行这一整套流程：导入、对齐、校准、叠加、后期和导出，全部在设备上完成。Pro 取消免费版的帧数限制，并增加 RAW、FITS 和校准。功能页逐一介绍了每个阶段。

准备好开始了吗？按照iPhone 叠加指南或iPad FITS 指南操作，或阅读写给 DeepSkyStacker 和 Sequator 用户的坦诚对比。