Calculadora de Exposição e SNR — Subexposição em Astrofotografia | AstronomyCalc

Calcule o SNR por quadro, o SNR empilhado e o tempo de subexposição ótimo conforme a classe Bortle e os parâmetros de ruído da câmera.

Como usar a Calculadora de Exposição e SNR

Insira o ruído de leitura e a corrente escura da câmera (das especificações do fabricante), escolha a classe Bortle e configure o sinal alvo, a duração da exposição única e o número de quadros que planeja capturar.

A relação sinal-ruído por quadro é o sinal dividido pela raiz quadrada de todas as fontes de ruído — sinal, fundo do céu e corrente escura (escalonados pelo tempo) mais o quadrado do ruído de leitura. Empilhar N quadros melhora o SNR em √N.

A subexposição ótima marca onde o ruído do céu supera o ruído de leitura; subexposições mais longas acrescentam pouco. Sob um céu Bortle 1 (0,1 e⁻/s), uma câmera com 3,5 e⁻ de ruído de leitura atinge esse ponto por volta de 123 s; céus mais brilhantes reduzem isso drasticamente.

FAQ

O que é o tempo de subexposição ótimo?

É o tempo de exposição no qual o ruído do fundo do céu supera o ruído de leitura da câmera. Acima desse ponto, subexposições mais longas aumentam o risco de rastros de satélites e erros de guiagem sem melhorar apreciavelmente o resultado empilhado.

Como a classe Bortle afeta a exposição?

A calculadora atribui a cada classe um fluxo de fundo do céu: 0,1 e⁻/s/px para Bortle 1 e 100 e⁻/s/px para Bortle 9. Quanto mais brilhante o céu, mais rápido o ruído se acumula, menor o SNR por quadro e mais curta a subexposição ótima.

Como é calculado o SNR por quadro?

Sinal total dividido pela raiz quadrada de todas as fontes de ruído: sinal alvo, fundo do céu e corrente escura (cada um escalado pelo tempo) mais o quadrado do ruído de leitura. Em quadros limitados pelo céu, dobrar o tempo de exposição melhora o SNR em ~√2.

Por que empilhar 50 quadros ajuda tanto?

O SNR empilhado é o SNR por quadro multiplicado pela raiz quadrada do número de quadros; 50 quadros dão mais de 7× o SNR de um único. Essa é muitas vezes a diferença entre um quadro dominado por ruído e uma imagem final suave.