告别卫星划痕：SetiAstro AI + PixInsight WBPP 双重消除流

我完全理解现在的痛苦——当你费尽心机拍了一整晚的深空天体，第二天检查素材时，发现画面被“星链”或者过境飞机划得支离破碎，那种心情确实很糟糕。

单纯依靠传统的堆叠（Stacking）拒绝算法，面对高亮、密集的卫星群有时会力不从心；而单纯用 AI 修复有时候又怕破坏星点。

今天我给大家分享一套我目前正在使用的**“双重消除”工作流**。我们将结合 SetiAstro Cosmic Clarity (AI) 的智能识别能力与 PixInsight WBPP 强大的统计学剔除功能，最大程度保住你的信噪比（SNR），同时把轨迹清理得干干净净。

核心思路

这就好比洗衣服：

1. 第一步（预处理）： 先用 setiastrocosmicclarity_satellite精准去除明显的污渍（卫星轨迹）。
2. 第二步（清洗）： 再进 PixInsight WBPP 进行整体洗涤（堆叠），利用统计学算法剔除残留的噪点和异常值。

第一阶段：AI 手术刀 —— SetiAstro Cosmic Clarity

SetiAstro 的 Cosmic Clarity 是目前针对线性文件（Raw/FITS/XISF）进行轨迹去除的神器。它不会像某些旧算法那样把星云细节抹掉，而是训练有素地只针对人造轨迹。

操作步骤：

1. 导入素材： 打开 setiastrocosmicclarity_satellite，选择input（原始未叠加照片目录），output（处理后输出目录）。

2.设置强度 (Strength)：通常默认设置已经足够好。如果你拍摄的是包含极高动态范围的目标（如猎户座大星云核心），建议先试一张，确保核心没有被误伤。

3.执行处理： 点击Batch Process Input Folder。务必使用GPU处理，速度很快。

处理后的单张如图（卫星轨迹已从白线变成黑线）

🔍 提示： 这一步生成的图像是用于后续堆叠的“半成品”。不要指望它单张看起来完美无瑕，它的目的是打断连续的强信号轨迹，让后续的 WBPP 更容易识别它们为“异常值”。

第二阶段：统计学滤网 —— PixInsight WBPP

现在你手头有一组已经经过 AI 初步处理的“干净”素材，接下来的 WBPP 不仅是校准和对齐，更是第二道防线。

操作步骤：

1. 加载文件：打开 PixInsight 的 Weighted Batch PreProcessing (WBPP) 脚本。在 Lights 标签页中，加载 第一阶段处理过的新文件（千万别加载回原始的 Raw 了！）。加载你的平场、暗场、偏置场（Calibration Frames）。
2. 校准与对齐 (Calibration & Registration)：按你的常规流程设置。SetiAstro 处理过的文件依然保留了原本的线性数据结构，不会影响平场校准。
3. 关键设置：图像集成 (Image Integration)：转到 Pipeline 或 Integration 面板。选择 Winsorized Sigma Clipping。Sigma High设置1.93，底部Large-scale pixel rejection 勾选Low

为什么这套流程更强？

很多朋友问：“PixInsight 的 Rejection 已经很强了，为什么还要多此一举用 SetiAstro？”

• 传统痛点： 当卫星轨迹非常亮（比如刚发射的 Starlink）或者在单张曝光中占据很大面积时，Stacking 算法可能会把轨迹误认为是“真实的信号”，导致剔除失败，或者在最终成图中留下淡淡的暗痕（Rejection Maps 不完美导致的），只用WBPP我的NGC 1909堆叠后依然有淡淡的按横，LRGB合并后已经非常明显，无法直视。
• 组合优势： SetiAstro 先将连续的轨迹“打散”或“减弱”，这就把强信号变成了弱噪声。随后 WBPP 的统计学算法就能极度轻松地将这些残留视作随机噪点剔除，且不需要设置极端的 Sigma 值，从而最大限度保留了云气和暗部的有效信噪比。

传统WBPP通过 Winsorized Sigma Clipping对接剔除，如图效果：

组合双重消除流效果，卫星划痕已经消除，非常完美：

最终出图效果： 女巫星云

最终检查

跑完 WBPP 后，建议大家查看生成的 rejection_low 图像，以下这是我的。

• 如果你看到里面全是清晰的卫星线，说明 WBPP 工作完美。
• 如果你看到里面有星云的结构，说明你的 Rejection 设置太激进了，需要回调。

希望这套流程能帮大家抢救回那些被污染的珍贵光子！