前几天，深空图像去星插件 StarXTerminator （下文缩写为 SXT）版本更新到了 2.0.0， AI 库也更新到了第 11 版，据说去星效果相比上一版有显著提升。自从 SXT 面世之后，坊间对它和 StarNet/StarNet2 优劣对比的讨论从未休止，那不如就让它们在一篇文章内做一次全面对决吧。
对比环境： AMD 5900x / 华硕 ROG C8DH / Corsair 4x 32GB DDR4 3200Mhz / 西数 SN850 2T / MSI RTX 3090 SUPRIM X / Kubuntu 22.04 LTS / PixInsight 1.8.9-1 / 已启用显卡 CUDA 加速
前言：SN2 和 SXT 2.0 各选项详解
SXT v2.0 ——
Select AI：选择 AI 库。SXT 更新 2.0 之后，默认选择为最新的 AI 11。
Generate Star Image：选择是否生成星点图；
Unscreen Stars：如勾选此选项，SXT 将会生成一张 “Unscreen”的无遮挡星点图。是否启用这选项，主要看你是否要对无星图进行大幅度的后期处理（特别是提亮和压暗），如果是的话，那配合 ~((~Starless)*(~Unscreen_stars)) 这条 PixelMath 公式，星点图贴回去的时候效果会好很多，举个例子：
Large Overlap：SXT 在处理图像时，会把图像分割为很多块 （tiles）再处理，块与块之间的重叠区域比例为20%。启用 Large Overlap 选项后，块与块的重叠区域比例会增加到 50%，因此块的数量增加了，处理所需时间也相应增加。此选项是针对超大亮星、超密集亮星点区域而设的，如果没启用时无星图出现了奇怪的痕迹的话，那就开启它试试。
StarNet2——
Stride：步频，可以简单理解为处理的精细度，官方说明指出在 99.9% 的情况下不需要更改其默认值；
Create starmask：选择是否生成星点图；
2x upsample：启用后，SN2 会先把图像做一次两倍上采样再进行去星处理，之后再缩回原来尺寸。对于一些严重欠采样的图像来说，启用此选项能让 AI 更好地识别星点。但注意：如果开启了显卡 CUDA 加速，再启用此选项的话，有可能因为爆现存而出错；
Linear data：如果目标是线性图像，那么需要点此处让 AI 进行正确识别。相反，SXT v2.0 已经不需要手动选择是否线性图像了，AI 会自动识别。
一、 折射镜星点去除效果对比
我们直接用地狱难度的图像来挑战两者的去星效果：浩哥用 FSQ106 + 6200MM 拍摄的马卡良星链。
测试方法：线性图，SN2 勾选 Linear data / Stride 256，SXT 不勾选 Large Overlap
这块区域很有代表性，既有大块的椭圆星系，也有许多小型的螺旋星系。SN2 把一些迷你星系都当作星点给抹除了，SXT 还能把他们保留下来，甚至中下方那个大椭圆星系核心附近的一个迷你椭圆星系也完好地保留了下来。仔细观察左上角的一颗亮星，SN2 留下了痕迹，SXT 的效果则非常好。但是 SXT 却把中上那个椭圆星系当作亮星光晕处理了，痕迹非常难看。
区域2，这里有亮星也有小星系，可以看出 SXT 效果比 SN2 要更好。
区域3，这里同样有大块的椭圆星系，SXT 也犯了跟区域1那里相同的错误，导致大椭圆星系出现了十分难看的痕迹。SN2 的表现中规中举。
区域4，椭圆星系紧挨着一颗亮星，SXT 在这里表现很好，SN2 则有点力不从心。
区域5，亮星夹杂着一堆小星系，SN2 把绝大多数小星系都干掉了，SXT 能很好地保留下来。相对而言，SXT 去亮星和填充噪声的效果比 SN2 要顺滑自然得多。
让我们换一个局部战场，看看两者怎么处理 M31 的星系核心。图像同样是由浩哥拍摄，FSQ106 + 6200MM。
SN2 在这里完全败下阵来，根本无法处理极亮背景上的星点。然而，如果先将图片拉伸一下再去星，那么 SN2 跟 SXT 的效果可以一样好：
可以从上图看到，对图像进行适当拉伸之后， SN2 跟 SXT 在这里的效果已经没什么区别。
上图是用 Ha 滤镜拍摄的 M31 小红花区域，可以看到 SXT 识别非星点结构的能力相对来说是比 SN2 强的。
同样是 M31 小红花区域， SXT 依然比 SN2 好一点。，差距不算太大。
二、反射镜星点去除效果对比
首先使用 XLong 猫佬用 2047 12寸牛反拍摄的策星云来试验大亮星的去星效果。
上图中，策星的视星等达到 2.47 ，非常亮。可以看到， SN2 完全对付不了这种巨大的带星芒的亮星，而 SXT 则可以完美去掉星芒，即便仍留下了明显的光晕。
没那么大的反射镜亮星，SXT 完美去除，SN2 留下了明显的痕迹。
上图是背景小恒星区域。 SXT 效果比 SN2 好得多。就算先拉伸再去星， SN2 的效果也是一样的，这里就不再重复贴图了。
上图是用 Dream Astrography 16 寸牛反拍摄的鸢尾花星云中央部分。可以看到，由于更激进的去光晕策略， SXT 把中央亮星旁边的星云亮部也当作光晕给去掉了。SN2 反而因为比较“迟钝”，没有吃掉这些星云部分。
三、处理速度对比
我做了一个图形表，让大家直观地对比 SN2 和 SXT 的图片处理耗时。每项数值均做 10 次取平均值计算。已启用显卡 CUDA 加速。
由于每台电脑软硬配置不同，处理耗时也必然不同，这里的数值仅代表我电脑的水平。
四、总结
一路对比下来，我们已经对 SN2 和 SXT v2.0 AI11 两个去星插件的效果对比有了较为全面的认识。
对于折射镜图像的一般星点来说，SN2 和 SXT 的效果相差不大，两者都能很好地识别星点和非星点结构。相对而言，SXT 对微小星系、小红花结构的识别更好，但是却会把部分椭圆星系当作亮星光晕给处理掉，留下难看的痕迹。
对于反射镜图像来说，SN2 则完全不是 SXT 的对手。无论是星芒识别和噪点填充， SXT 都有无可比拟的优势，甚至连韦布望远镜的 8 箭星芒也不在话下：
当然，较为激进的星芒和光晕去除策略，让 SXT 会把不属于星点的结构也去除掉，在 AI11 这个阶段是个硬伤。
总的来说，SN2 和 SXT 两者各有优劣，现阶段我可能会更偏好于 SXT。但小孩子才做选择，最优策略当然是两者混合用啦。
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