除此之外，大家关心的 “云气” ，有没有受影响？
显然，都在CMOS上了，因为ISO1600实际上就是ISO200的数据x8，让我们来做个非线性变换，（DDP什么的都是上个时代的产物了，这个问题之后说）

HistogramTransform的可控性非常好，这两张图的背景拉伸幅度，和星云拉伸幅度完全一致（meanBackground=0.25，shadow clip=-2.8）
之后大家可能还会关心一个问题，那就是宽容度，那么接下来，要 “狠狠地” 做一个局部HDR（因为屏幕的范围只有0-255）

显而易见，ISO200那张四合星历历在目，ISO1600的已经毁了。
另外再提一个关于星点的问题。很多人都热衷于 “缩星”，这并没有问题，但是所谓巧妇难为无米之炊，如果此图星点本身较细，你可以很小幅度的缩一缩，甚至不缩，都无大碍，图片显得自然。然而如果此图星点本就肥大无比，无论你手法如何高超，缩轻了不堪入目，下手过重，不可避免有违和的迹象，甚至如同把图片揉皱了擦来擦去，然后又展平，显得一片残破。于是来看看高宽容度下的星点吧：

其实ISO200的那个已经过曝了，只是还不是很严重，但是到了ISO1600，信噪比不见涨，过曝倒是有一手，被 “砍头” 了的星点，显得异常肥大……这才5分钟呢，而且还脱线赤道仪跳了3跳呢，就这，都过曝成这样。说难听点，绝大部分时候，星点肥大都是过曝了导致的。
综合以上结果，聪明的你自己想想，结论是什么。
有人说读出噪声，好，先放松放松，看看片子，后面慢慢更新，到底什么是read noise，能做减法的到底是什么噪声。

（这张图比较大） 原帖链接：http://www.astronomy.com.cn/bbs/thread-369222-1-1.html

之前被反问道：
光害饱和了以后怎么去掉？避免过曝带来的非线性效应，有什么不对吗？
看似这个问法，完全没问题。
a.饱和了就全白了，没有信息，没问题。
b.过曝带来的 “非线性” 效应，啧啧没错。
可我真是无语伦比了：
1.你确定天体比光害亮吗？只要天体没饱和，光害能饱和？如果你光害比天体亮，你能拍的出东西？假设你的ISO3200打两秒就饱和了，我ISO200打两秒不见得就饱了。
！而且！同样是两秒，假如都没饱和，ISO3200信噪比就有优势了？难不成你觉得高ISO天体成像就更亮？无语伦比。我十分不解除了背景被渣涂抹的机型之外，用高ISO是个卵用，而且居然还有人说，不知道我要表达什么。
2.你知道现在CMOS满阱值都是多少么，就拿6D来说，7W4，什么概念。
什么叫满阱电荷数（Fullwell，Saturation），像元因为光-电效应而产生电子，每个像元都有一个电势阱，这个 “井” 里能容纳电子。6D用的CMOS，满阱电荷数是7W4，意思就是，每个像元能装入7万4千个电子。你弄个ISO1600，才5100个电子就跟我说快满了，电子漏出 / 表面溢出 不线性？鬼扯呢不是……
那么为什么ISO开高了会出现像过曝一样的东西，原因只有一个，就是你的ADC位宽不够。（不是Attack Damage Carry哈，是Analog-to-Digital Converter，模-数变换器，它的作用是将模拟信号：电子数，量化成离散的数字信号：电压值）
现在举个假设的例子：
有这么一块CMOS，每个像元能装入81个电子，有一个一年级的小盆友，他的名字叫ADC，他在练习数数，因为低年级，他目前只能数从1-100的数字。这时候，快门闭合了，像元里有55个电子，小盆友1、2、3……的数下去，数了55个，在小本本上记了个“55”。
忽然，来了个高年级的大块头，他的名字叫 “运算放大器”，看见ADC小盆友在数数就凑了过来。这时候快门闭合了，像元里有62个电子，运算放大器一把抢了过来，照葫芦画瓢，从口袋里拿出同样多的电子，然后和原来的混合在一起，递给ADC小盆友。小盆友老老实实的1、2、3……数下去，结果数到了100，后面还有电子，他不知道怎么办了，100以上的老师没教啊，于是老老实实的在本本上记了个100。
之后的数数，大块头都这么玩。当快门闭合时，像元里有25个电子，小盆友的记录数据变成了50。而有30变成了60，48变成了96，49变成了98，50变成了100，51变成了……100，52也变成了100……（记住，我们的像元能装81个电子呢）
回头看看我们的单反相机们，光-电效应在快门打开的时候就开始进行了，快门闭合的时候，这个过程已然结束，无论你如何放大，都不能改变光-电效应产生的真实信号数目，同样也会放大噪声。当你让ADC从1个1个数电子的1、2、3、4……计数，变成了2、4、6、8这么计数，有什么意义呢（步进不同而已，你总不会让色阶有断层），除了更快的浪费掉ADC小盆友那有限的计数能力。信噪比是无法弥补的，如果没法改变进光量（注意，增大像元面积也是改变了进光量），那就改变CMOS的光电转化量子效率，即Quantum Efficiency，QE，才能真正做到提升SNR
（下更read noise，读出噪声的影响）

咳，最近有任务在身，不过辛亏完成了。后面继续更……

牧夫帖子链接 http://www.astronomy.com.cn/bbs/thread-370223-1-1.html

显而易见，图像传感器在设计的过程中，不可避免有各种缺陷，每一个像元，不可能如同一个模子刻出来的一样，表现完完全全一致。除此之外，外部电路的offset加压、时钟信号、直到像元储存电荷用的电势阱，更不可能表现的完完全全一致。因此，图像传感器存在一个比较固定的 “基底”。
对于完美的传感器，是不要拍摄BIAS Frame的，因为上面只有offset电压产生的均一的电荷数，比如：

你没看错，完美无瑕的传感器和外围电路，绝对理想的情况，每一个像元之间，都不存在任何差异。因此，不需要BIAS Frame，因为你只需要对任意帧减去offset电压产生的电荷数即可。
但之前提到了，因为各种原因，这种情况目前还没有。因此，我们拍摄的BIAS Frame，可能是下面的样子：

上面不仅包含了各个像元之间的差异，还包含了offset的差异，固定模式噪声 等等各种 “基底”。
而更重要的是，这只是你的基底的一种形态而已，并不是基底的 “真身”。因为有read noise存在。这一点非常非常重要，关系到最终图像处理的难易。
假设有这样一块传感器，大小为 100x100 个像素，上面有一个点A，坐标是 x58, y16（左上角为x0,y0，右下角为x100,y100）。这块传感器的gain值固定1e-/ADU，offset电压会产生500个电子。 现在拍摄10张BIAS：
用A1表示第一张片子上坐标x58, y16的点，A2表示第二张片子上坐标x58, y16的点……以此类推，在完全理想的情况下，有A1=A2=A3=……=A9=A10=500。完全相等
现在，由于有了读出噪声，A1 ~ A10 的值，都不相同，但他们都分布在以500位中心的 495 ~ 505 范围内，概率服从之前提到的内容。如果你想获得A点的 “真身”，该怎么办？聪明的你立刻想到，将这组数相加，并且除以个数10。
现在，在A的旁边有一个点B（x59, y16），该点由于加压缺陷导致只能生成498个电子，即offset=498e-，和A有差异。不过没关系，B1 ~ B10也同样分布在498周围，你只需要采取和A同样的操作即可。但是实际的结果是，B没有A “亮”。当然，这是废话，因为这才是 “基底” 的真正样子。不过请在此处留个心
结果显而易见了，如果你要获得非常准确的 “基底” ，你将可能需要不少数目的帧来完成叠加取平均的操作，这就是校准帧 BIAS Frame

关于动态范围和宽容度
1.这是两个概念，宽容度只取决于满阱电荷数，而动态范围是系统输出的最大输出值和静态噪声(无信号时)之比的对数值
2.宽容度因“基底”而有固定的损失，即满阱电荷数-基底电荷数。 动态范围因读出噪声而远小于满阱电荷数所能表达的最大动态，比如满阱电荷数是10000e-，读出噪声是5e-，动态范围即2000级，即10.966bits。为什么这么表达，因为在单张，注意！特别注意！是单张的时候，因为5e-的读出噪声存在，会对任何一个亮度的信号带来 “不确定性”。能够 “明确” 区分的亮度等级，最小要间隔5e-。你可以这样理解：如果你读取到的一个点，它和另外一个点差距在5e-之内，你无法判断它的 “真身” 究竟是否相等，因为读出噪声存在。但是如果这两个点差距大于5e-，你立刻就可以判断，他们的 “真身” 亮度有差距，虽然还是不能确定 “真身”。
比如：现在有10e-的读出噪声，你获得了两个数，一个是100，一个是104。由于104-100<10，因此你无法判断，这两个点 “真身” 亮度是否有差异。 因为100代表了亮度从95~105的 “真身”，所有在这个范围内的 “真身” 你都能获取到数值为100的点，而104则代表了 99~109的 “真身”。因此即便这两个点的 “真身” 亮度相同，只要在 99~105 的范围内，你就能获得两个不同的读出信号。
然而，如果一个数是100，一个是112，你就可以判断了。100代表了95~105的信号读出的结果，112则代表了107~117的信号。所以，这两个点肯定有亮度差异，具体差异多少，还是不清楚，但是可以肯定，最少差距为2，最大差距为22。
这就是所谓的 “动态” 范围
因此你可以理解为：该数据，能够明确 “区分” 的亮度等级，可以有多少个等级呢？显然，是最大能获得的电荷数，除以读出噪声的电荷数。即相当于一条尺子的总长度，和一个最小的 “分度值”。虽然这个分度值你可以随便拖动，但是 “格数” 是不会变的。
3. 叠加大幅提升动态范围
星野摄影里有一句话，王土豪一笔带过。就是 “我们知道，叠加可以大幅提升动态范围”
聪明的你，有没有仔细想过为什么
其实道理很简单，就是因为叠加大幅削减了读出噪声带来的 “不确定性”。比如在上文中提到的例子，虽然A点的真实值，根本无法直接获取，但是你可以通过A1~A10的相加再除以10，极大的逼近A的真实值。对于一组片子，如果一一对应的点，都采取这样的操作，那么每一个点，都会大幅逼近真实值，从而你能比较出两个点有亮度差异，所需要的范围大幅缩小。而满阱电荷数没变，这一 “分度值” 缩小之后，显而易见带来的就是大幅度的动态范围提升了。从这一点你可以看出，真正 “消去” 的读出噪声，减法是没有任何作用的，也无从使用。因为读出噪声的本质，是对一个真实值表述的 “不确定性”。那么减BIAS Frame到底减掉的是什么呢？是 基底 图案。还记得上文中A点的offset真实是是500，B点是498了么。如果一个同样亮度的内容，落在A点，真实值如果是1500，那么B点就是1498，所以你必须减对这个“基底”，才能为获得 “真身” 打下基础，基底本身就因读出噪声的不确定性而导致扣减不准，如果你再拍的少或者因为其他环境原因有差异，那就别想再通过后续操作，大幅逼近真实值了。请牢记，后面要给单反 “扣帽子”。
4.关于某误导
犹豫了很久不知该不该写，不过天文实在太小众了，哪怕有一点兴旺的可能，都要努力。
理解了下面的内容的同学，心知肚明就好，还是别针锋相对，如果弄不明白可以纸条我，但我可能精力有限，可能不会第一时间回复贴吧私信。
这个误导内容大致如下，说：如Q22这种2W+满阱电荷数的CCD，读出噪声是5e-的话，也就12bits的动态范围，所以根本不需要16bits的ADC。别弄错哈，这是误导呢。
误导一般都有这样类似的特色，就是，半真半假，偷换概念。
比如，综合上面所说的内容，你可以自己计算计算，12bits多的动态范围，这个是木有问题的。此处为真
但假在什么地方呢：
12bits动态范围，仍旧需要至少能满足：传感器适配gain值后的满阱电荷数需求，的ADC来进行 “描述”。
因为ADC“描述”之后的电荷数目，已经转为电压值，这个值都是 “数字化” 的，即离散的，不连续了。如果1e-/ADU这样的简单情况下，你能读取到100~200的整数，它们可以是100、101，167、192，而如果缩减ADC位数但仍旧保持不过曝的话，你就只能读取到100、116、132、148……180、196这样分离的数值，而100和116之间是没有任何数据能够 “代表” 的，参考之前的文章。
从而101、102这样的数，也会被量化成100。因而你永远也无法获得比如Q22，2W多满阱电荷所能意义对应的真实值了。而且差距会非常大，直观的表现就是，天体色阶出现断层，就如同被执行了色调分离。而你不可能在后期处理时，让天体出现这种样子，那太丑了，因此天体不同亮度内容之间的反差，相比16bitsADC而言，就会大幅缩小，画面变得很干涩平坦，没有层次。