Processando os arquivos FITS do Seestar S50: o que o app não faz por você

O ZWO Seestar S50 se vende com uma promessa que ele cumpre de verdade: aponte para um alvo pelo celular, espere, e tenha uma foto. Para muita gente isso é o hobby inteiro, e não há nada de errado em parar por aí.

Mas o Seestar guarda em silêncio algo melhor do que o JPEG que ele mostra. Se você ativar Salvar cada frame nas configurações, ele grava cada subexposição de 10 segundos em disco como um arquivo FITS. Esses arquivos contêm mensuravelmente mais do que o empilhamento ao vivo, e a diferença é maior do que a maioria espera.

Este texto é sobre o que realmente há neles, e o que fazer com isso.

O que o empilhamento ao vivo abre mão

O empilhamento no aparelho precisa rodar em tempo real num pequeno processador ARM enquanto também controla a montagem, e isso o limita de três formas específicas.

Ele não consegue rejeitar frames retroativamente. O empilhamento ao vivo integra conforme avança. Quando uma nuvem passa no minuto 40 de uma sessão de 90, aqueles frames já estão na média. Um processador de desktop pode olhar primeiro todos os 540 frames, classificá-los e descartar os ruins antes de combinar qualquer coisa.

A rejeição dele é limitada. Rastros de satélite, aviões e raios cósmicos precisam de rejeição estatística de outliers ao longo de toda a pilha, o que significa ter a pilha inteira. Integração em tempo real só consegue ir até certo ponto.

Ele estica uma vez, e cedo. A visualização ao vivo já está referida à tela - o histograma já foi comprimido para ficar bom no celular. Uma vez que isso acontece, a parte fraca está esmagada e você não a recupera. Os subs FITS são lineares, o que significa que toda a faixa dinâmica, do fundo de céu ao núcleo da nebulosa, ainda está intacta e ainda é separável.

O resultado prático: nos mesmos dados, um empilhamento bem feito dos subs tipicamente mostra nebulosidade externa mais fraca, cor de estrelas mais limpa e um piso de ruído visivelmente melhor que o JPEG ao vivo. Não é uma fotografia diferente - é a mesma fotografia, levada mais longe.

Tirando os arquivos

No app do Seestar, vá na engrenagem de configurações e ative Salvar cada frame antes de começar a fotografar. Vem desativado por padrão e não pode ser aplicado retroativamente.

Os arquivos vão para MyWorks no aparelho, organizados por alvo, com nomes como:

Light_M42_10.0s_IRCUT_20260304-213512.fit

Tudo o que você precisa está nesse nome: o alvo, a exposição, o filtro e a data-hora. Puxe a pasta por Wi-Fi ou USB. Uma sessão de 90 minutos a 10 segundos são cerca de 540 arquivos e uns 10 GB, então dê tempo.

Você também vai ver um Stacked_*.fit lá. Esse é o resultado do próprio aparelho. Guarde para comparar, mas não o coloque numa pilha de subs - ele já é uma média, e fazer a média dele com frames individuais dá um peso errado.

O que há nos cabeçalhos, e o que falta

É aqui que os arquivos do Seestar têm uma peculiaridade que vale conhecer.

Os cabeçalhos trazem o básico útil: EXPTIME, GAIN, INSTRUME nomeando o Seestar, o filtro, a data e - importante - RA e DEC, porque o aparelho fez plate solving para encontrar o alvo. Essa informação de apontamento tem valor real; é o que torna possíveis, depois, a calibração fotométrica de cor e a anotação.

O que eles não trazem de forma confiável é distância focal e tamanho de pixel. O que é um problema, porque o plate solving precisa de uma escala de pixel, e a escala de pixel precisa desses dois números.

A solução é que o Seestar é um instrumento selado. Ele tem uma óptica e um sensor, e você não pode trocar nenhum dos dois. Então o nome do modelo é a especificação:

	Seestar S50	Seestar S30
Distância focal	250 mm	150 mm
Abertura	50 mm	30 mm
Tamanho do pixel	2,9 µm	2,9 µm
Sensor	Sony IMX462	Sony IMX662
Escala de pixel	≈ 2,39 ″/px	≈ 3,99 ″/px

Reconhecer Seestar S50 no campo INSTRUME fornece os dois números que faltam, e a escala vem daí. O Akastroid faz isso automaticamente - preenche apenas os campos que o cabeçalho deixou vazios, nunca sobrescrevendo o que o arquivo realmente registrou, pelo princípio de que o instrumento conhece a própria configuração melhor que uma tabela de consulta.

Esse número de 2,39 ″/px também diz algo útil sobre seus dados: nessa escala, com seeing típico, o Seestar está levemente subamostrado. As estrelas caem em pouquíssimos pixels. Isso importa para o que você consegue ou não recuperar depois.

A armadilha do debayer

Os arquivos FITS do Seestar são dados Bayer brutos - um mosaico de filtros coloridos, não uma imagem colorida. O mosaico é GRBG.

Dois jeitos de dar errado. Faça o debayer com o padrão errado e as cores saem trocadas, geralmente com um forte tom magenta ou verde que nenhum balanço de branco corrige. Faça o debayer duas vezes - uma numa ferramenta intermediária, outra no seu empilhador - e você tem uma papa mole em xadrez.

O arquivo empilhado que o Seestar produz já está com debayer feito. Os subs não. Qualquer ferramenta que trate os dois do mesmo jeito vai errar um deles.

Empilhando subs curtos

Dez segundos é pouco, e isso define a abordagem certa.

Espere muitos frames. 500-1.000 é normal para uma sessão decente. Isso é bom - é o que torna segura uma rejeição agressiva de outliers.

Use uma rejeição adequada à quantidade. Com uma pilha profunda você pode usar sigma clipping, que assume que cada frame amostra a mesma distribuição e rejeita o que cai longe da média. Mas essa suposição quebra quando a transparência variou ao longo da sessão - nuvens altas, o alvo descendo para o horizonte, orvalho se formando. Aí os frames genuinamente diferem, a dispersão é real e não ruído, e o sigma clipping começa a descartar frames nas pontas da faixa, que muitas vezes são os mais limpos que você tem.

O linear-fit clipping lida com esse caso corretamente: ele ordena os valores de cada pixel ao longo da pilha e ajusta uma reta, de modo que uma deriva suave é esperada e não custa nada, enquanto um rastro de satélite continua se destacando como um valor longe da reta. O Akastroid mede a dispersão dos níveis de céu por frame e escolhe entre os dois automaticamente - acima de cerca de 8 % de deriva, ele troca.

Não espere que o drizzle ajude muito. O drizzle recupera detalhe subpixel de frames com dithering. A montagem altazimutal do Seestar produz rotação de campo, que fornece alguma variedade subpixel, mas não é dithering deliberado. Verifique se o seu conjunto realmente tem essa dispersão subpixel antes de ativá-lo - reconstruir numa grade mais fina a partir de frames sem dithering só dá um arquivo maior e mais mole.

Rotação de campo é a restrição real

O Seestar é uma montagem altazimutal sem derrotador de campo. Ao longo de uma hora, o campo gira. Frames feitos com 40 minutos de diferença estão rotacionados entre si, às vezes dezenas de graus.

Qualquer empilhador que você use precisa lidar com rotação, não só translação. Alinhamento só por translação vai falhar com dados do Seestar, e falha de um jeito que parece foco ruim em vez de um erro óbvio - tudo sai levemente borrado e ninguém sabe dizer por quê.

A rotação também significa que os cantos da sua pilha final são cobertos por menos frames que o centro. A região de sobreposição encolhe conforme a rotação se acumula. Espere recortar, e espere que a borda externa tenha mais ruído que o meio. Isso não é defeito do seu processamento; é geometria.

A limitação dos 10 segundos, honestamente

O Seestar limita as exposições a 10 segundos por um motivo - ele não é guiado, e subs mais longos deixariam rastros.

A consequência é o ruído de leitura. Cada exposição adiciona uma penalidade fixa por ler o sensor, e uma pilha de 540 frames de dez segundos carrega 540 porções dela. Os mesmos 90 minutos em 18 subs de cinco minutos carregariam 18. É por isso que um setup com rastreamento e guiagem sai na frente em alvos fracos mesmo com integração total idêntica.

Na prática: o Seestar é excelente em alvos brilhantes e de brilho médio - Órion, a Lagoa, o núcleo de Andrômeda, a maior parte do catálogo Messier. Nebulosidade estendida muito fraca é onde o piso de ruído de leitura aparece, e nenhum processamento inventa um sinal que nunca passou dele.

Saber disso vale mais que qualquer dica de processamento. Diz quais alvos vão recompensar mais duas horas e quais não.

O que fazer de fato

1. Ative Salvar cada frame antes da sessão, não depois.
2. Puxe a pasta inteira do alvo. Guarde o Stacked_*.fit do aparelho à parte para comparar.
3. Deixe o empilhador ler os cabeçalhos FITS em vez de informar o padrão à mão - GRBG, e sem debayer duplo.
4. Use um método de rejeição adequado a se a sua transparência se manteve estável.
5. Recorte as bordas afinadas pela rotação.
6. Compare com o empilhamento do próprio aparelho. Se o seu não for claramente melhor nas regiões fracas, algo no seu fluxo está desfazendo a vantagem.

Esse último passo é o que as pessoas pulam, e é o único que diz se o esforço extra rendeu alguma coisa.