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Learn the art and science of astrophotography.

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嘎嘣刘🌱11/8/2026

双窄带｜动态非线性HOO合成指南

第一次写，以智能望远镜的HaOiii双窄带图片为例，介绍一个比较好玩的动态合成方法

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帕尔代斯镇的猫10/17/2026

一句话完成深空后期——便捷AI一站式自主深空摄影后期处理浅尝1.0

这几天看到国内外一些大佬使用codex自主完成对深空摄影素材的后期处理，效果惊艳。但是，chatgpt 6对金金的消耗确实不适合我这种穷β......而且国外大模型的使用门槛对于毫无经验的小白来说确实

PixInsight 脚本分享｜让手动 Integration 也能像 WBPP 一样集中保存输出图像

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艾登10/17/2026

PixInsight 脚本分享｜让手动 Integration 也能像 WBPP 一样集中保存输出图像

分享一个为 PixInsight 编写的实用脚本，让手动执行 ImageIntegration 和 Drizzle Integration 后的输出图像，也能像 WBPP 一样集中保存。支持叠加图（Integration）、低值拒绝图（Rejection Low）和高值拒绝图（Rejection High）打包保存到同一个 XISF 文件中，以及 Drizzle 叠加图和 Drizzle 权重图（Drizzle Weights）打包保存到同一个 XISF 文件中。

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D.Cikey10/2/2026

分区权重叠加法的原理与实现（PWS）

分区权重叠加法的原理与实现 Partition-Weighted Stacking (PWS): Principle, Implementation and Multi-Target Validati

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沉浸7/27/2026

拾星 StarPick —— 深空摄影新手的后期福音，一键出图！

拾星 StarPick 是一款面向深空摄影初学者的中文后期处理软件。把相机拍的 FITS 素材拖进去，一键就能自动完成校准、叠加、拉伸、降噪、出图；也支持手动 12 步精修流程，每步参数可调可回看。内置 AI 降噪双引擎（完全离线）、星点圆润化与缩星去紫工具、通道曲线调整，导出 16 位 TIFF/PNG/JPG。软件为绿色便携版，Windows 10/11 免安装即用，所有处理本地完成不联网。源码已在 Gitee 开源（Apache-2.0），目前 1.0.2 测试版免费分享中。

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无梗玉米6/18/2026

一款集成了地景合成功能的星野堆栈软件

分享一款本人用Claude写的星野堆栈软件

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沉浸6/14/2026

与AI协作开发深空摄影自动化脚本：从想法到交实现的完整旅程

本文记录一位深空摄影爱好者借助AI开发PixInsight自动化脚本的全过程。从一句粗略需求出发，通过"测试—反馈—迭代"的短循环，逐步搭建出覆盖GraXpert去背景、SPCC校色、SXT去星、LRGB合成、质量检测重试等功能的完整流程。核心经验：把审美直觉转化为量化指标，接受AI的工程建议，设计备选回退链，最终让脚本实现高度自动化处理深空图片的目的。

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狸花不守猫道6/9/2026

深空摄影后期处理流程（适用于2个双窄带滤镜拍摄的2组素材）

如何用2组双窄带滤镜，进行深空摄影后期处理，获得SHO哈勃色。

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沉浸6/6/2026

利用AI自动化处理RGB月球全过程

今天，本人有幸聆听岳玉涛博士(馒头星系) 关于人工智能和深空拍摄的一堂课，受益匪浅。博士本身研究方向就是人工智能，并且在深空拍摄方面也是大佬，整堂课接近3小时，干货满满。本人平时也对AI和深空后期处理非常感兴趣，听完此课后，萌发将 AI与后期处理结合起来的想法，因此利用 KIMI操作目前手头的软件进行了月球后期自动化处理的尝试............

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D.Cikey4/4/2026

【国内第一款】批量卫星线剔除工具——AutoDcut！测试版v1.0.0发布

批量卫星线剔除工具——AutoDcut！测试版v1.0.0发布

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HqnzagZ4/1/2026

古法马赛克——当脚本做完依旧一坨的最后方案

教学马赛克自创手搓马赛克教程

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utopia3/14/2026

智能望远镜的哈勃色拆通道合成

智能望远镜的哈勃色新思路真哈勃色合成

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宋泽煜3/8/2026

有关siril的反双曲正弦变换拉伸色彩饱和度和亮度问题的解决方案。（新手向）

在siril后期处理中使用手动直方图变换解决反双曲正弦变换的色彩饱和度，亮度问题。

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Forrest2/24/2026

2026年PixInsight 黑白相机 LRGB 深空后期处理全流程指南

教程专为刚接触黑白冷冻相机的星空摄影爱好者打造。我们将以著名的 M101涡状星系为例，带您逐步拆解 LRGB 四通道数据的后期全流程。流程涵盖了基础的背景消除与色彩校准、高质量的 LRGB 混合，并巧妙结合了强大的 RC Astro AI 插件进行细节锐化、星点分离与终极降噪。通过这套融合了免费开源脚本与专业付费插件的实用工作流，您将摆脱彩色相机的局限，彻底解锁对深空图像细节与色彩的绝对控制权！

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Forrest2/23/2026

守护牛反的灵魂十字！在星链狂轰滥炸下完美去痕的终极解法

针对牛反望远镜使用 AI 去除卫星轨迹时易“误伤星芒”的痛点，本文分享一套“双重堆叠+PS遮罩”的终极保底工作流。核心在于“分而治之”：先进行常规堆叠（Stack A）保留完美十字星芒；再利用 SetiAstro 结合 WBPP 堆叠（Stack B）获取无轨迹的纯净背景。在确保两套图精准对齐且拉伸亮度一致的前提下，导入 Photoshop，利用全黑图层蒙版与画笔，将完美的星芒精准“擦”回干净的背景上，实现彻底消除污染与守护牛反灵魂的完美平衡。

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X-Carry2/9/2026

局部归一化流程对预处理数据质量提升效果分析

NSG流程在Signal Weight（PSF）及SNR的得分上都明显领先其他算法。虽然NSG默认Light pollution的权重0.250以下的照片被剔除（在本测试原数据中这部分为大月亮下拍摄的低信噪比照片），但是这部分照片如被合理赋予权重及利用（方法4），其实仍可提高最终信噪比。图3展示了H通道在满月和无月环境下所摄照片的信噪比对比，之所以选择H通道（3mm），是因为它是理论上抗月光光害最强的通道，但是结果显而易见，这部分照片的质量仅仅为无月状态的30-40%。当然这种月光影响程度比较非常不严谨，因为它收到目标天体与白道面的距离、光污染程度、滤镜品牌、焦比等等大量因素干扰，这里只是阐述本测试所使用数据源的情况。此外，通过对4种方法处理结果的肉眼主观对比分析，局部归一化流程处理后的数据，在全局均一度上有显著改善。这在本测试的数据中表现为图片左上区暗星云被明显拉升，右下区星云的对比度也得到改善（图4）。在星云信噪比本身较高、画面较平坦的区域，肉眼细节对比细节差异可能没有四边区域明显（图5），但是这种信噪比提升在SubframeSelector的数据分析上仍是客观存在的。

《NormalizeScaleGradient与LocalNormalization对信噪比提升效果对比分析》

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X-Carry2/4/2026

《NormalizeScaleGradient与LocalNormalization对信噪比提升效果对比分析》

LN和NSG流程有助于提高图像最终信噪比，且Imagelntegration的设置参数推荐为 Normalization：Local normalization & Rejection algorithm：Generalized Extreme Studentized Deviate (ESD)

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X-Carry1/31/2026

《LocalNormalization对信噪比提升效果分析》

LocalNormalization对信噪比提升效果分析