六、动态平场（Dynamicbackgroundextraction）
为进一步消除图像由于光污染或光晕引起的光度不均匀现象。需要自动或人工在图像的天体背景中设置采样点，然后由电脑计算并消除不均匀性。
1、点击Process--AllProcess--Dynamicbackgroundextraction
2、首先将鼠标点击图像一下，图像出现了表示“渐变方向”的十字线，人工判断画面垂直和水平方向光度不均匀的渐变方向，将十字线移到合适位置。
3、此时弹出窗将出现可填写的参数栏。
4、在“采样点生成”（Sample Generation）中，
默认样本半径（Defaultsample radius）一般为5~15。星点密布的取5，星点稀疏的取15
每行样本（Sampleper row）一般为5~10。星点稀疏的取5，星点密布的取10
小样本尺寸（Mini sampleweight）一般取0.4~1.2。如果在下述的“生成”中报错，可以选小一点的值
5、此时先点击“生成”（Generate），图像中将自动出现取样点（圆圈里的灰白×点）。
此时，也可以用人工添加和移动取样点：点击图像中人工判断为背景的位置（避开星点），可以添加取样点，如果所选的位置不适合（取样点包含了星点），则取样点是红色的，可以用鼠标拖动到新位置，直到变绿色为止。
6、一切都就绪后，在底部工具条打勾运行，插件开始运行。
7、仔细观察调整后的图像，反复调整第4中的参数（可以通过编辑Edit--撤销，取消操作后重做的方法）。直到整个图像的亮度均匀为止。
执行动态平场后，画面的光度更加均匀了。
七、背景中性化（backgroundneutralization）校准图像背景的色彩
1、点击“Process”--“AllProcess”--“backgroundneutralization”弹出窗参数设置如下
2、首先按ALT+N，鼠标箭头变成“截图箭头”，在天体背景上找一个没星点的区域，用鼠标画出一小片天空背景，并以此作为中性颜色背景的参考区域。此时这小片天空截图名自动变为Preview 01
3、在弹出窗中的“参考区域”（Regioen of interest）中，点击“From Preview ”，选择图片 Preview 01
4、把弹出窗左下角的小三角形用鼠标拖动到RGB图像上，插件开始运行。实现了背景色彩中性化。
八、图像校色（Colorcalibration）可以校准天体的色彩
1、点击“Process”--“AllProcess”--“Colorcalibration”弹出窗参数设置如下
2、按ALT+N，在图中星云位置中框出一小块图像为Preview 02
3、在白平衡栏的region of interest中打钩，点击“From”，选取图片 Preview 02
4、在Background Reference中 点击“From”，选取第六中的图片 Preview 01
5、把弹出窗左下角的小三角形用鼠标拖动到需调整的图像上，插件开始运行。天体的色彩得到了校准。
九、反卷积（Convolution）恢复星点的锐度。
由于大气抖动等原因引起星点周边显光晕扩散的模样，通过反卷积的运算后，可使星点显得更细更锐。其操作略为麻烦：
A、反卷积前奏三部曲：提取明度通道、制作星点、范围蒙版
1、提取明度通道：如果对色彩图像进行反卷积，则图像的色彩部分会同时受影响。因影响星点锐利的主要因素是明度。所以只需从图像提取明度通道。反卷积仅对明度通道图像进行处理就行了。
明度通道图像提取的方法是：点击“Image”--“Extract”--“lightness（CIE L*）”后，从原来的图像中提取L通道的黑白图像。
2、制作星点蒙版：如果对L通道图像的星点和背景噪声黑点的全幅图像都反卷积，势必出现除星点外，噪声也同样被增强的不利局面。为此，要制作星点蒙版（StarMask），罩在原始图像上，只让星点暴露，接受反卷积。背景部分则不受影响。
制作星点蒙版（StarMask）方法是：点击“Process”--“AllProcess”--“ StarMask”弹出窗的参数设置如图：
Noise threshold（噪波阈值）增大，将屏蔽更多暗星；Scale（级别）增大，将包含更多的亮星
最后把弹出窗左下角的小三角形用鼠标拖动到需调整的亮度通道图像上运行，将出现星点蒙版。
3、范围蒙版，保护星云。
星点蒙版只保护星点，星云的细节需要范围蒙版保护。方法是：
点击“Process”--“AllProcess”--“ RangSelection”
如图设置参数。其中lowerlimit的参数的大小最为灵敏，需反复试验。
试验时可以点击左下角第三个圆圈按钮，开启实时预览功能。不断调整，待合适后关闭预览。将左下的三角形拖动到图像中运行，即可得到范围蒙版。
B、因为反卷积很消耗CPU运算能力，为提高电脑运行效率，需在图像中剪切一小块作试验用。
点击ALT+N，鼠标光标变为剪切光标，在图像中拉框裁切一部分图像。在试验反卷积参数时候，只对这一小块面积操作。试验成功后才应用到整个图像。
现在把刚才制作好的范围蒙版加到明度图像上，让其暴露星云进行反卷积：在明度图像中右键---mask（蒙版）--Select mask（选择蒙版），然后在弹出窗中选Range_mask–ok（在下图中可见红色蒙版罩在图像上，露出了星云）。
现在通过下图中的说明来了解Pi的几个与蒙版有关的图标工具的作用。大家一定要知道的是：点击了“显示”开关可使蒙版不显示，以方便观察。但此时蒙版起的实质的作用不变。图为正向蒙版生效
图为反相蒙版生效
C、有了星点蒙版、范围蒙版也加到了明度通道上。反卷积操作终于可以开始了：点击“Process”--“AllProcess”--Deconvolution ”
弹出窗参数设置如下：
反卷积中各种参数的意义：
Parametric PSF(猜想星点扩散函数)：一般用图中设置即可。
Algorithm(算法):用图中设置，Iterations（迭代次数）30~50次。
Deringing（去振铃光环）：可去除星点周边由于运算而出现的多余光环。关键数据是Globaldark，要反复调试。
Local deringing需勾选，并在local support中选择上面做好了的star_mask（星点蒙版）
Wavelet regularization（小波复原正则化）：如图设置即可。
一切准备就绪后，把弹出窗左下角的小三角形用鼠标拖动到需调整的图像上，反卷积开始运行。你将会看到处理后的星点变得锐利起来。
当你试验的那小块图像反卷积成功后，证实参数合适了。此时再将左下角的三角拖动到整个明度图像中，从而实现整幅图像的反卷积。
如下图，显然反卷积后星点和星云的细节增强了很多
十、小波变换降噪（ATrousWaveletTransform）---针对天体背景图像进行降噪
这里的降噪操作还是针对明度通道进行的。
因为对整幅图像面积进行全面降噪是不可取的，因为会模糊星点。所以在降噪同时，必须将星点保护起来。
这好办。在第九项中制作的范围蒙版只要进行反相，暴露背景，隔离星云后，就可以进行降噪了。
1、将范围蒙版反相
在明度图像上，右键---mask（蒙版）--Select mask（选择蒙版）--range_mask---Invert Mask （反相蒙版）
2、点击“Process”--“AllProcess”--“ATrousWavelettransform”
弹出窗的参数设置如下
降噪是按照图像中各元素的尺寸大小分层来进行的。
第一层：像素最小的背景噪声
第二层：像素尺寸稍大的背景噪声元素
第三层：像素尺寸更大的图像元素
第四层：尺寸更大的星云图像等
第R层：比1~4层更大尺寸的其它图像
如果运算后星点出现光环，可以点选deringing调节解决。
3、把弹出窗左下角的小三角形用鼠标拖动到明度通道图像上，执行降噪。将看到降噪后的天体背景平滑了许多。
十一、缩星（morphologicalTransformation）星体形态转化
缩星需要继续对明度图像进行处理。此时用反相的范围蒙版。
点击“Process”--“All Process”—morphologicalTransformation，如图设置参数。
把左下角的三角形拖动到图像上执行此插件功能
十二、TGVdenoise 降噪
继续对明度图像进行处理。明度图像中用的是反相的范围蒙版，以保护星点和星云不受降噪影响。
点击“Process”--“All Process”—TGVdenoise
把左下角的三角形拖动到图像上执行此插件功能
十三、明度图像和RGB图像合成 “ChanelCombination”
在前面第九到十二项中，一直进行的是对明度通道的操作。最后需要将通过加工后的明度通道的信息和彩色RGB信息融合在一起了。
1、点击“Process”--“AllProcess”--“ChanelCombination”
弹出窗参数如下设置
L通道中选择刚才处理后的明度图像文件
2、把弹出窗左下角的小三角形用鼠标拖动到前面已做完了ABE和DBE之后的RGB图像上，明度和彩色图像合成成功。
十四、Histogramtransformation”（直方图拉伸）将前面的线性图像变为非线性。以输出显影后的图像。
前面第三到十三项的各种操作全都是基于线性图像的操作（即图像中每个元素只处于接收光子数目多少有关的原始状态）。通过屏幕拉伸，虽然明显地看到质量不断地提升，但这仅仅是屏幕显示的变化而已。实质上，到现在为止，原始图像的像素并没有发生实质性的变化。如需要输出图像，则需要将图像变为非线性图像才能显影并输出符合一般人视觉的图像。
点击“Process”--“AllProcess”--“Histogramtransformation”（直方图拉伸）后
先在“Screentransferfuntion” 窗口中点击自动拉伸 1，
然后把左下角的小三角形2，用鼠标拖动到“Histogramtransformation”窗口底部的栏3之中，
点击“Screentransferfuntion” 窗右下角的打叉图标（reset）4 （重置一下）。
最后将 “Histogramtransformation” 窗口左下角的小三角形5，用鼠标拖动到已经处理过的RGB图像6 之中。瞬间，图像就由线性变为非线性。可以输出了。
十五、曲线调色（curvestransformation）
在这里，我们对非线性图像作曲线调色，调节亮度曲线和饱和度曲线。
1、 点击“Process”--“All Process”—curvestransformation
2、 点击RGB/K后，可以在直方图上调整亮度曲线。点击S，则可以调整色彩饱和度曲线。
图片经以上调整后最终得到了以下的 NGC253非线性图像
十二、图像输出
1、点击Pi顶部菜单“FILE”---“Saveas”
2、选择需要存储的文件格式，一般选择PNG或TIFF格式存储。
应该说，此时输出的天文图像还没有达到应有的视觉效果。不过，如要求不高，可将此PNG图像导入大家熟悉的PS中进一步调整。最后完成整个图像的调整流程。
十三、当然如继续利用PI对图像进一步调整，图像的效果一定会更佳。例如：
1、压制过于明亮的星云核心（HDRMultiscaleTransform）需要配合亮星蒙版
2、进一步非线性降噪（TGVDenoise或者ACDNR），需要蒙版配合
3、增强图像对比度（LocalHistogramEqualization）需要蒙版配合
4、颜色增强（ColorSaturation）需要蒙版配合
5、Gamma增强（ExponentialTransformation或者CurvesTransform）
6、细节强化（ATrousWaveletTransform、MultiscaleMedianTransform、UnsharpMask）需要蒙版配合
7、其它方面的强化（MorphologicalTransformation、DarkStructureEnhance脚本、CloneStamp修复等）
8、为了更精细输出JPEG图像（Resample）对图像进行重新采样
这里就不再一一详细叙述了。
本文前面叙述的是快餐式操作全流程，仅用了PI的小部分功能，却实现了图像从选片开始，到基本可用的图像输出的全过程。但愿本文能对初学者有一定的借鉴作用。
当然，快餐嘛只管解决饥饿问题，并不管吃好。若要吃好，真正用好Pixinsight 1.8，还请大家去阅读PI官方说明书和各位大神所作的PI专题文章吧。
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