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。
