Screen Transfer Function, Dynamic Crop, Dynamic Background

Screen Transfer Function, Dynamic Crop, Dynamic Background Extraction
Po udanym złożeniu klatek w jedno finalne zdjęcie czeka nas jeszcze wiele pracy. Po otwarciu
surowego zdjęcia w PixInsight początkowo możemy nic nie zobaczyć. Zdjęcie takie ma dużą dynamikę
i zazwyczaj większość sygnału jest słaba i zawarta w lewej części histogramu. Zanim zastosujemy
krzywe i poziomy do rozjaśnienia obrazu jest kilka procesów, które można albo trzeba zastosować
przed wyciąganiem zdjęcia, czyli kiedy jest w takiej właśnie surowej postaci. Niestety na tak ciemnym
obrazie niewiele widać, dlatego zanim zaczniemy obróbkę warto zapoznać się z
procesem STF - Screen Transfer Function. Jak sama nazwa wskazuje kontroluje on jednynie sposób
wyświetlania obrazu na ekranie i nie wpływa na rzeczywiste wartości pikseli w obrazie. Po włączeniu
procesu należy go zresetować i włączyć śledzenie zaznaczonych obrazów (ikonki w prawej dolnej
części) :
W lewej części mamy przycisk z radioaktywnym wiatraczkiem, który nam ustawia STF automatycznie,
klikając na strzałkę możemy ręcznie dopasować sobie poziom STF. Dodatkowo domyślnie włączona
jest opcja połączonych kanałów RGB - czyli regulujemy wszystkie kolory jednakowo. Jeśli odznaczymy
tą opcję to możemy STF w każdym kolorze ustawiać osobno, co oczywiście ma sens w przypadku
obrazów kolorowych. Jeśli przy odznaczonyej opcji połączonych kanałów włączymy auto STF to każdy
kanał zostanie ustawiony osobno i w ten sposób w przybliżeniu zostanie zbalansowana również
kolorystyka naszego zdjęcia.
Tak naprawdę, żeby skorzystać z STF nie musimy wcale włączać okienka procesu. Domyślnie w pasku
zadań PixInsight znajdziemy ikonki którymi możemy ten proces kontrolować:
Kliknięcie ikonki Auto STF z wciśniętym klawiszem Ctrl spowoduje ustawienie STF w trybie
rozdzielonych kanałów, czyli również spowoduje zbalansowanie kolorów. Nie zapominajmy jednak,
że STF dotyczy jedynie sposobu wyświetlania obrazu na ekranie i nie wprowadza żadnych zmian do
samego obrazu.
Po ustawieniu STF tak, żeby w miarę dobrze nam się oglądało pracę prawdopodobnie zauważymy, że
brzegi obrazu są słabej jakości i warto je jakoś przyciąć. Służy do tego proces Dynamic Crop:
Prosty i intuicyjny w obsłudze. Po włączeniu procesu kreślimy myszą na obrazie interesujący nasz
obszar, możemy go zmieniać, obracać a na końcu zaakceptować klikając zielony haczyk.
Czasami się okazuje, że pomimo użycia flatów nasze zdjęcie jest zaświetlone z jednej strony, albo
winieta nie została dobrze usunięta, albo w jakikolwiek inny sposób tło jest nierówno naświetlone.
Przychodzi nam wtedy z pomocą narzędzie Dynamic Background Extraction. Jest to proces, który na
podstawie zaznaczonych punktów analizuje tło obrazu i stara się tak zmodyfikować obraz, żeby tło
miało jednakową jasność na całej powierzchni. Wyrównanie tła wymaga umieszczenia na obrazie
punktów, które reprezetują poziom tła. Po otwarciu procesu klikamy na zdjęcie na którym chcemy go
zastosować. Następnym krokiem jest umieszczenie na obrazie punktów reprezentujących tło.
Możemy je umieścić ręcznie - wtedy po prostu klikamy na obrazie w miejscach, które uznajemy za
tło. Będzie to miało sens w przypadku na przykład nieregularnych mgławic zajmujących większą część
kadru.
Jeśli chcemy rozmieścić punkty automatycznie, wykorzystamy do tego sekcję Sample Generation.
Parametr Default sample radius określa wielkość punktów, którymi będziemy próbkować obraz wartość ta jest wyznaczana automatycznie na podstawie wielkości obrazu i rzadko kiedy ją zmieniam.
Kolejny parametr to Samples per row. Jak można się domyślić określa on ilość próbnych punktów na
rząd. Możemy kliknąć przycisk Generate z domyślnymi ustawieniami i sprawdzić wynik.
Na obrazie zobaczymy punkty, które algorytm wyznaczył jako reprezentatywne dla tła obrazu. Teraz
przychodzi pora na dostrojenie wyznaczonej mapy tła, o ile według nas punkty są w niewłaściwych
miejscach lub ich brakuje. Ja używam do tego trzech parametrów, które postaram się opisać:
- wspomniany już Samples per row. Jeśli nasz obraz zawiera jedynie płynny i łagodny gradient, nie
potrzeba nam dużego zagęszczenia próbek i wartość 6-12 dla tego parametru powinna w zupełności
wystarczyć. Jeśli jednak nasz obraz zawiera mniejsze nierównomierności, będziemy musieli ten
parametr zwiększyć, żeby zagęścić siatkę. Ale proces DBE możemy wykonywać wiele razy po sobie i
zanim uruchomimy go z dużą wartością próbek na wiersz, warto go najpierw uruchmomić z wartością
niską, żeby usunąć gradienty o niewielkiej częstotliwości
- Tolerance w sekcji Model Parameters (1). Zwiększanie tego parametru powoduje, że obszary
bardziej różniące się jasnością będą traktowane przez algorytm jako tło i zaznaczane. W przypadku
poniżej msuiałem zwiększyć ten parametr do wartości aż 5, żeby uzyskać pokrycie punktami całego
tła, ponieważ w prawej dolnej części wystąpiło mocne zaświetlenie kadru. Oczywiście parametr ten
musimy zwiększać uważnie, tak żeby nie zaznaczyły nam się obszary, które w żadnej mierze nie są
tłem.
- Minimum sample weight. Ten parametr określa minimalną wagę próbki, dla której będzie ona
brana pod uwagę przy wyrównywaniu tła. Waga próbki określana jest przez algorytm na podstawie
tego, jak bardzo się ona różni od pozostałych próbek. Zmniejszanie tego parametru powoduje
generowanie próbek w bardziej różniących się obszarach.
W skrócie - jeśli punkty wygenerowały nam się w miejscach w których nie powinny (na mgławicy, na
galaktyce) zmniejszamy Tolerance i/lub zwiększamy Minimum sample weight. I przeciwnie - jeśli w
miejscach, które uważamy za tło punkty nam się nie wygenerowały, możemy
zwiększyć Tolerance i/lub zmniejszyć Minimum sample weight.
Jeśli operowanie parametrami nie spowoduje nam wygenerowania dobrej mapy punktów, możemy
ręcznie dodać punkty klikając na obrazie, przesuwać je myszką w inne miejsce albo usuwać
klawiszem Delete po zaznaczeniu.
Kiedy już mapa wygląda według naszego uznania przyzwoicie możemy przystąpić do właściwego
procesu. W sekcji Target Image Correction zaznaczamy Correction -> Substraction (jeśli już mamy
obrazek wyciągnięty krzywymi i poziomami opcja Division może dać lepsze rezultaty) i klikamy zielony
haczyk. Po chwili wygeneruje się nam obraz z poprawionym tłem. U mnie pierwsze podejście wygląda
tak:
Widzimy, że nie jest to na pewno wymarzony wynik. Ciemniejsze obszary wystąpiły w miejscach,
gdzie punkty zostały umieszczone w pobliżu jasnych miejsc, które nie są na pewno tłem. Wracamy
więc do naszego obrazka z mapą punktów i przesuwamy w bok te, które są umieszczone na jasnych
gwiazdach, albo na jasnych obszarach. Za pierwszym podejściem również prawy dolny róg nie został
całkiem dobrze wyrównany. Obszar ten wymaga większego zagęszczenia punktów kalibracyjnch. Po
dwóch kolejnych próbach udało mi się uzyskać taki wynik:
Punkty zostały w tym przykładzie rozmieszczone w taki sposób:
Przy procesie Dynamic Background Extraction warto spędzić trochę czasu i dokładnie poustawiać
punkty referencyjne tak, żeby uzyskać na tym etapie jak najlepszy rezultat. Każda niedokładność
którą tutaj zostawimy, będzie w kolejnych etapach obróbki nam przeszkadzała, a często będzie
jeszcze bardziej uwypuklana przez stosowanie innych procesów. W prezentowanym przeze mnie
przypadku potrzebne będzie na pewno jeszcze jedno podejście do procesu DBE tym razem z większą
ilością punktów - około 25 na wiersz. Taka jest cena za używanie starych klatek flat.
W następnej części kolejny proces, który trzeba stosować przed wyciąganiem obrazu krzywymi dekonwolucja. To dość pracochłonny proces, ale pozwala na odzyskanie realnych szczegółów w
naszej pracy, a nie jedynie wyostrzenie przez poprawę lokalnego kontrastu.