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      Pixinsight LE后期處理印象筆記(更新中...)

       愿國(guó)泰民安 2019-01-23
      本帖最后由 bill44026 于 2018-5-16 21:29 編輯

      好久沒(méi)有再動(dòng)筆好好寫(xiě)一個(gè)帖子了,趁最近有些時(shí)間來(lái)好好總結(jié)下深空后期處理的那些事。

      接觸Pixinsight這款優(yōu)秀的軟件其實(shí)需要追溯到兩三年前,當(dāng)時(shí)聽(tīng)聞Pix的人工平場(chǎng)功能巨屌所以就下載下來(lái)用一用(相信90%以上的同好都是在這個(gè)功能上入門(mén)的...),Pix的安裝包并不大,還不到30M,而且打開(kāi)軟件后會(huì)發(fā)現(xiàn)界面極其簡(jiǎn)單,接下來(lái)的相當(dāng)長(zhǎng)一段時(shí)間里面,Pix都一直作為人工平場(chǎng)的工具放在我的硬盤(pán)里面。直到后來(lái)出現(xiàn)了冬時(shí)老師的Pix LE指北教程,從此走上了一條不歸路...

      ---------------------------------------------前---言---分---界---線----------------------------------------------------


      Pixinsight LE作為Pix 1.8的前前身,雖然Pixinsight歷經(jīng)好幾個(gè)版本的更新?lián)Q代,但是Pix LE仍然是一款值得深入去學(xué)習(xí)的后期處理工具。更重要的一點(diǎn)是它可以免費(fèi)下載安裝,這一點(diǎn)對(duì)于初學(xué)者來(lái)說(shuō)門(mén)檻迅速地被拉低,并且可以更方便地去訓(xùn)練自己的后期處理技巧和思路(相關(guān)的思路和技巧可以輕易的延續(xù)到Pix 1.8當(dāng)中)。

      下面,我將用筆記的形式去記錄Pix LE的那些事,當(dāng)然,由于篇幅的關(guān)系,有相當(dāng)一部分的內(nèi)容將通過(guò)參考訊息或文獻(xiàn)的形式引用起來(lái),這樣也能夠更有針對(duì)性地去介紹一些新的技巧。

      春季篇:后期處理思路

      對(duì)于春季篇,我想春季作為一年之中的開(kāi)端,對(duì)接下來(lái)的日子起著決定性的作用,與后期處理思路有著異曲同工之妙。這部分我認(rèn)為也是最重要的,畢竟有了思路才有具體操作的方法,如果連思路都是錯(cuò)誤的那么后面的方法都是無(wú)稽之談。關(guān)于后期的思路,這里大體參照冬時(shí)老師的流程,結(jié)合Pix LE的具體情況略作更改。具體做法如下:

      L通道
      1. 線性部分
      (1) 裁剪黑邊,動(dòng)態(tài)背景DBE;
      2. 非線性部分
      (1) 直方圖變換拉伸(DPP)(高亮度反差的目標(biāo)需要2-3次拉伸操作,星點(diǎn)較為密集則需要帶星點(diǎn)蒙版的拉伸);
      (2) HDR(B3或smallscale3-32濾鏡可選);
      (3) ATWT以及SGBNR降噪(ATWT主要針對(duì)高頻降噪,SGBNR針對(duì)中高頻降噪)(帶mask);
      (4) ATWT及反卷積細(xì)節(jié)增強(qiáng)(帶mask);
      (5) 縮星及Deringing(根據(jù)實(shí)際情況考慮)(帶mask);

      RGB通道
      1. 線性部分
      (1) 裁剪黑邊,動(dòng)態(tài)背景DBE;
      (2) 白平衡校正
      2. 非線性部分
      (1) 直方圖變換拉伸(DPP)(高亮度反差的目標(biāo)需要2-3次拉伸操作,星點(diǎn)較為密集則需要帶星點(diǎn)蒙版的拉伸);
      (2) HDR(B3或smallscale3-32濾鏡可選);
      (3) ATWT以及SGBNR降噪(ATWT主要針對(duì)高頻降噪,SGBNR針對(duì)中高頻降噪)(帶mask);
      (4) 反差調(diào)整(與L保持一致)
      (5) 縮星及Deringing(根據(jù)實(shí)際情況考慮)(帶mask);
      (6) 顏色增強(qiáng)(如果需要可以單獨(dú)提取星點(diǎn)顏色增強(qiáng))(帶mask)

      這里,L通道決定最終出圖的細(xì)節(jié),因此在細(xì)節(jié)增強(qiáng)和降噪方面需要把握好尺度,不宜用力過(guò)猛。而RGB通道方面,白平衡的準(zhǔn)確性和降噪相當(dāng)?shù)年P(guān)鍵,RGB通道的降噪主要是針對(duì)彩色噪點(diǎn)的壓制,可以稍微犧牲一部分的細(xì)節(jié)。目前嘗試了幾個(gè)目標(biāo)的處理效果都還算比較滿意(看下圖1 M101星系),這里先把流程列出來(lái),后面再針對(duì)部分的操作進(jìn)行詳細(xì)的講解。

      M101_3.jpg
      圖1  M101星系(作者:暴風(fēng),我僅負(fù)責(zé)后期處理)

      需要補(bǔ)充一點(diǎn)的是,后期處理的思路并非一成不變或是死記硬背,應(yīng)該用靈活的眼光去看待,通常我在處理過(guò)程中并不會(huì)運(yùn)用到上述所有的步驟,在某些步驟上需要考慮實(shí)際圖像的情況略加靈活處理。

      最后,在這里也附上非常具有價(jià)值的參考教程供大家參考,內(nèi)容包含動(dòng)態(tài)背景DBE、HDR、縮星和顏色增強(qiáng)操作(參考文獻(xiàn)點(diǎn)此處https://pan.baidu.com/s/1b2TAb1niXP8698h3t_91ow,密碼12k9)

      夏季篇:ATWT及反卷積細(xì)節(jié)增強(qiáng)術(shù)

      夏季是最旺盛的季節(jié),需要點(diǎn)干貨來(lái)支撐下整個(gè)后期處理的關(guān)鍵點(diǎn)之一——細(xì)節(jié),實(shí)際上,深空后期處理中細(xì)節(jié)的增強(qiáng)和行星后期處理有著異曲同工之妙。更進(jìn)一步的是,深空細(xì)節(jié)增強(qiáng)需要兼顧好大中小尺度上細(xì)節(jié)增強(qiáng)的力度,大和中尺度體現(xiàn)目標(biāo)的立體層次感,小尺度體現(xiàn)目標(biāo)的具體云氣的細(xì)節(jié)。下面,我將提供一種細(xì)節(jié)增強(qiáng)的思路,該方法是利用ATWT工具主要負(fù)責(zé)大中尺度的增強(qiáng),再利用反卷積工具針對(duì)小尺度的細(xì)節(jié)進(jìn)行非線性增強(qiáng)處理。由于Pix LE并不提供反卷積工具,這里借助Astra Image工具做反卷積處理,最后用帶蒙版的方法返回到Pix LE的原圖中。

      另一方面,深空細(xì)節(jié)增強(qiáng)處理中振鈴效應(yīng)副產(chǎn)物的出現(xiàn)(具體表現(xiàn)為星點(diǎn)周邊的黑圈)嚴(yán)重影響最終的效果。實(shí)際上,星點(diǎn)周邊的黑圈主要來(lái)自于星點(diǎn)周邊出現(xiàn)的高頻變化,因此,我們首先需要添加一個(gè)針對(duì)星點(diǎn)周邊高頻變化的mask遮擋,下面利用M81素材為例去說(shuō)明具體的做法,先來(lái)看看療效如何,如下圖2。

      圖2.png
      圖2  細(xì)節(jié)增強(qiáng)處理前后對(duì)比(左圖為增強(qiáng)前,有圖為增強(qiáng)后)

      1. 首先需要制作一張帶星點(diǎn)蒙版的mask,調(diào)用ATWT工具,把1和R層去掉,保留2-6層(視乎星點(diǎn)大小決定保留的層數(shù),F(xiàn)unction用5x5 B3-Spline),然后做一個(gè)size為5的最大值濾鏡以及二值化處理,得到下圖帶有密集白點(diǎn)的mask,如下圖3;

      圖2.png
      圖3  帶星點(diǎn)蒙版的mask的制作

      2. 下一步需要去掉星點(diǎn)蒙版mask的高頻成分(還是調(diào)用ATWT去掉前面的第1-2層),通過(guò)實(shí)踐發(fā)現(xiàn)這一步驟可以有效避免蒙版邊緣在細(xì)節(jié)增強(qiáng)操作后出現(xiàn)亮圈或暗圈;
      3. 令星點(diǎn)蒙版與原圖做減法substract操作,注意去掉rescale的勾選(Pixel math工具),然后對(duì)減法后的蒙版做curve拉伸,盡可能把暗部蓋住,亮部顯露出來(lái)(如圖4);

      圖3.png
      圖4  對(duì)減法后的mask進(jìn)行curve拉伸操作

      星點(diǎn)蒙版mask完成以后我們可以發(fā)現(xiàn),細(xì)節(jié)強(qiáng)化的區(qū)域只作用于M81星系附近,并且星點(diǎn)周邊的高頻區(qū)域已經(jīng)被遮蔽起來(lái),并且針對(duì)星點(diǎn)蒙版邊緣做了模糊處理盡可能避免蒙版邊緣出現(xiàn)亮度突變。

      4. 接下來(lái)把星點(diǎn)蒙版mask(M1)作用于原圖,然后調(diào)出ATWT做小波wavelet銳化,一般來(lái)說(shuō)第1-2層負(fù)責(zé)小尺度細(xì)節(jié),3-5層負(fù)責(zé)中尺度,第5層以上負(fù)責(zé)大尺度,對(duì)于不同目標(biāo)所需要?jiǎng)拥牧Χ群统叨炔灰粯?,尺度和力度的不匹配可能?huì)引起頻率上的失衡感。根據(jù)目前實(shí)踐的效果,大致原則是目標(biāo)越大需要?jiǎng)拥某叨仍酱?,所用的力度一般中小尺度較多,大尺度較少的原則,以M81星系為例,這里強(qiáng)化了1-6層的bias值,其中中小尺度(第1-4層bias)力度較大,得到ATWT后圖像(P2),如下圖5。最終結(jié)果需要另外保存一個(gè)16bit的tiff用于下面Astra Image做反卷積操作;

      圖5.png
      圖5 ATWT做小波wavelet銳化前后對(duì)比(左圖為銳化前,右圖為銳化后)

      5. 在Astra Image中調(diào)用Deconvolution sharpening工具,如圖6,針對(duì)不同目標(biāo)調(diào)整kernel size去調(diào)節(jié)需要反卷積的層次,數(shù)值越大則反卷積作用的尺度就越大,因?yàn)榇?、中尺度我們已?jīng)交給Pix去處理,這里僅僅需要對(duì)小及極小尺度進(jìn)行進(jìn)一步的優(yōu)化,一般取值在0.6-0.9之間比較合適,反卷積次數(shù)Iteractions一般10-30次為宜(視乎圖像的信噪比)得到反卷積后圖像(P3);

      圖6.png
      圖6  Deconvolution sharpening工具參數(shù)

      6. 回到Pix LE界面,首先把蒙版M1作用于圖像P2,然后把反卷積后的圖像P3利用Pixel math工具把反卷積后的圖像加法至圖像P2中,注意通過(guò)調(diào)整k值去調(diào)整權(quán)重,如圖7,至此細(xì)節(jié)強(qiáng)化部分完成。

      圖7.png
      圖7  反卷積后的圖像P3加法至圖像P2


      秋季篇:白平衡的玄學(xué)


      要出一幅好的作品,顏色的正確性相當(dāng)重要地影響最終的出圖觀感,這也是為什么我們需要辛辛苦苦調(diào)色的原因。天文攝影中白平衡和風(fēng)光攝影中的白平衡可能最大的區(qū)別就在于一句很調(diào)侃的話:我到底要表現(xiàn)啥?宇宙很牛逼還是我很牛逼?這段話看似很粗俗,不過(guò)也很明明白白的說(shuō)明一個(gè)道理:天文攝影需要表現(xiàn)的就是宇宙本身的姿態(tài)而已,再多人為的修飾和改變?cè)谶@個(gè)前提之下都會(huì)顯得渺小。因此,關(guān)于這一篇章的討論都是基于上述前提下進(jìn)行開(kāi)放性的探討。另外一方面,我在白平衡的后面加一個(gè)“玄學(xué)”兩個(gè)字,這個(gè)玄學(xué)是建立在正確的白平衡之下適當(dāng)?shù)捏w現(xiàn)個(gè)人的最終顏色風(fēng)格,因?yàn)榧词故褂谜_的白平衡方法,最終調(diào)出來(lái)的顏色都會(huì)存在細(xì)微的差別和風(fēng)格上的差異。
      好,說(shuō)了前面這么多的大道理,這里首先應(yīng)該問(wèn)一個(gè)問(wèn)題:如何判斷這是一個(gè)正確的白平衡?這里提供一些比較簡(jiǎn)單實(shí)用的辦法去判斷。


      首先第一個(gè)方法就是通過(guò)背景判斷,一般來(lái)說(shuō),正確的白平衡得到的背景都是中性灰或者接近中性灰,如果發(fā)現(xiàn)背景明顯偏綠或者偏紅那么說(shuō)明白平衡出現(xiàn)了明顯的問(wèn)題,另外如果偏色僅僅出現(xiàn)在背景的某些區(qū)域,這么說(shuō)就是動(dòng)態(tài)背景DBE或平場(chǎng)出現(xiàn)失誤;第二個(gè)方法通過(guò)較亮星點(diǎn)的顏色去判斷,這個(gè)方法

      TO BE CONTINUE...







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