получить темное изображение с помощью make_lupton_rgb

Question

Я использую визуализацию астропии, чтобы сделать цветное изображение M66 в этом случае. Прежде чем что-то делать, я узнал, что мне нужно привести мой массив RGB .fts с помощью numpy .float _ ()

forCasting = np.float_()

### READING
b = fits.open("data/"+"M66-Blue.fts")[0].data
r = fits.open("data/"+"M66-Red.fts")[0].data 
g = fits.open("data/"+"M66-Green.fts")[0].data

### CASTING
r = np.array(r,forCasting)
g = np.array(g,forCasting)
b = np.array(b,forCasting)

, чтобы я мог продолжить растяжение, например:

stretch = SqrtStretch() + ZScaleInterval()

r = stretch(b)
g = stretch(r)
b = stretch(g)

plt.imshow(r, origin='lower')
plt.show()
plt.imshow(g, origin='lower')
plt.show()
plt.imshow(b, origin='lower')
plt.show()

Тогда я просто использую метод make_lupton_rgb из astropy.visualizaion, как указано ниже, но у меня есть супер темное изображение , которое я не могу различить guish что-нибудь. Кто-нибудь знает, почему у меня есть темное окончательное изображение здесь? Есть ли у вас какие-либо предложения?

### SAVING
# rgb_default = make_lupton_rgb(r, g, b, minimum=1000, stretch=900, Q=100, filename="provafinale.png")
rgb_default = make_lupton_rgb(r, g, b, filename="provafinale.png")
plt.imshow(rgb_default, origin='lower')
plt.show()

Спасибо!

Answer 1

Похоже, вы должны установить stretch и Q аргументы make_lupton_rgb.
Значения по умолчанию stretch=5 и Q=8, что дает темный результат.

У меня нет опыта работы с astropy или с астрономией.
Я просто поиграл с аргументами и получил яркое изображение, используя stretch=1 и Q=0.

rgb_default = make_lupton_rgb(r, g, b, minimum=0, stretch=1, Q=0, filename="provafinale.png")

---

Я пытался вычислить minimum и stretch, используя np.percentile, для линейного растяжения вывода.

Я тестировал код, используя m8_050507_9i9m изображение из index_fits .

Вот код, который я использовал для тестирования:

import numpy as np
from astropy.io import fits
from astropy.visualization import SqrtStretch
from astropy.visualization import ZScaleInterval
from astropy.visualization import make_lupton_rgb
from matplotlib import pyplot as plt

forCasting = np.float_()

### READING
# http://www.mistisoftware.com/astronomy/index_fits.htm
r = fits.open("m8_050507_9i9m_R.FIT")[0].data 
g = fits.open("m8_050507_9i9m_G.FIT")[0].data
b = fits.open("m8_050507_9i9m_B.FIT")[0].data

# Crop the top and the right margin (contains black pixels)
r = r[:, :-200]
g = g[:, :-200]
b = b[:, :-200]

### CASTING
r = np.array(r,forCasting)
g = np.array(g,forCasting)
b = np.array(b,forCasting)

stretch = SqrtStretch() + ZScaleInterval()

r = stretch(b)
g = stretch(r)
b = stretch(g)

plt.imshow(r, origin='lower')
plt.imshow(g, origin='lower')
plt.imshow(b, origin='lower')

### SAVING
# https://docs.astropy.org/en/stable/api/astropy.visualization.make_lupton_rgb.html
# astropy.visualization.make_lupton_rgb(image_r, image_g, image_b, minimum=0, stretch=5, Q=8, fil/ename=None)[source]
# Return a Red/Green/Blue color image from up to 3 images using an asinh stretch.
# The input images can be int or float, and in any range or bit-depth.

lo_val, up_val = np.percentile(np.hstack((r.flatten(), g.flatten(), b.flatten())), (0.5, 99.5))  # Get the value of lower and upper 0.5% of all pixels

stretch_val = up_val - lo_val

rgb_default = make_lupton_rgb(r, g, b, minimum=lo_val, stretch=stretch_val, Q=0, filename="provafinale.png")

# Cut the top rows - contains black pixels
rgb_default = rgb_default[100:, :, :]

plt.imshow(rgb_default, origin='lower')
plt.show()

---

Результат: