使用make_lupton_rgb获取暗图像

Question

在这种情况下，我使用astropy可视化制作M66的彩色图像。 在做任何事情之前，我了解到我必须使用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)

这样我就可以继续做伸展运动，比如：

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()

然后我使用astropy.visualizaion中的方法制作rgb，如下所示，但我有一张超暗图像，我无法分辨任何东西。有人知道我为什么在这里有一个黑暗的最终图像吗？你有什么建议吗

### 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()

谢谢

Answer 1

看起来您必须设置make_lupton_rgb的stretch和Q参数。
默认值是stretch=5和Q=8，这会产生暗结果

我没有astropy或天文学方面的经验。
我只是玩了一下参数，然后用stretch=1和Q=0得到了明亮的图像

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

---

我尝试使用np.percentile计算minimum和stretch，以线性拉伸输出

我使用来自index_fits的m8_050507_9i9m图像测试了代码

以下是我用于测试的代码：

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()

---

结果：