Skocz do zawartości

PixInsight - redukcja szumu

jolo

Przez jolo
w Szkoła astrofotografii

 Udostępnij

Rekomendowane odpowiedzi

jolo Słońce

jolo

Napisano
Napisano
Redukcja szumu w PixInsight - TGV Denoise, ACDNR, Multiscale Median Transform, GREYCstoration, SCNR
 
Po wyciągnięciu obrazu procesami Histogram Transformation ewentualnie Curves możemy zabrać się za wyostrzenie i/lub odszumienie obrazu. Mamy do tego kilka procesów - TGVDenoise i ACDNR służą jedynie do redukcji szumów w obrazie. Procesem Multiscale Median Tranform oprócz redukcji szumów możemy również nasz obraz wyostrzyć przez zwiększenie lokalnego kontrastu w wybranych skalach (wavelets). 
Na początek opiszę proces TGV Denoise. W każdym praktycznie procesie redukcji szumów będziemy stosować maskę dla ochrony obszarów o dużym stosunku SNR. W niektórych procesach możemy taką maskę wygenerować w samym procesie, ale możemy ją też oczywiście przygotować sobie oddzielnie - mamy wtedy lepszą kontrolę nad jej wyglądem. W celu wygenerowania maski klonujemy nasz obraz (albo używamy ikonki Extract CIE L Component w przypadku obrazu kolorowego), robimy negatyw (Process -> Invert) i procesem Histogram Transformation doprowadzamy do wymaganego stanu. Im jaśniejszy obszar jest na masce, tym silniejsza będzie redukcja szumów. Następnie aplikujemy maskę na obraz (Mask -> Select mask) i wyłączamy podgląd maski, żeby nie zasłaniała nam obszaru pracy (Mask -> Show mask). 
post-1260-0-04554900-1415640639_thumb.jp
 
Po czym uruchamiamy proces TGV Denoise i na podglądzie będziemy próbowali dobrać parametry tego procesu. W procesie tym parametry ustawiamy wykładniczo - czyli osobno mantysę i osobno wykładnik w oznaczonych polach.
Edge protection - to najważniejszy parametr tego procesu. Określa nam próg działania procesu redukcji szumów. Zmniejszanie tej wartości powoduje większą ochronę małych detali. Zwiększanie parametru powoduje większą redukcję szumów, ale czasami kosztem utraty detalu w obrazie.
Strength - to siła działania procesu. Większe wartości powodują większą redukcję szumu, mniejsze sprawiają, że obraz wynikowy jest bardziej podobny do oryginału.
Smoothness - rzadko kiedy zmieniam ten parametr. Mniejsze wartości mogą pomóc zachować małe detale obrazu, ale też mogą generować artefakty.
post-1260-0-47114500-1415640641_thumb.jp
 
W procesie TGV Denoise możemy osobno redukować szum w luminancji i osobno w chrominancji. Dla obrazów kolorowych możemy zaznaczyć opcję CIE Lab mode u góry i na zakładce Chrominance osobno oznaczyć parametry redukcji szumu dla koloru. Zazwyczaj parametry redukcji szumu w kolorze ustawiamy na bardziej agresywne wartości.
Podobne dwie zakładki mamy w kolejnym procesie redukcji szumów - ACDNR (Adaptive Contrast-Driven Noise Reduction). Również tutaj osobne parametry do redukcji szumów ustawimy dla luminancji i dla koloru. W procesie ACDNR maskę chroniącą obszary o sporej jasności możemy ustawić w samym procesie w sekcji Lightness Mask. Włączamy w niej pole Preview i następnie klikamy w dolnej belce ikonkę Real-Time Preview. Następnie tak dobieramy położenie suwaków, aby otrzymać maskę, która nam ochroni obszary jasne o dużym SNR, a ciemne wyeksponuje na działanie procesu. Po czym zamykamy podgląd i odhaczamy pole Preview. 
post-1260-0-14664900-1415640644_thumb.jp
 
Obie zakładki Lightness i Chrominance zawierają ten sam zestaw parametrów. Zahaczenie pola Apply aktywuje nam redukcję szumów na wybranej zakładce. Następnie zahaczamy pole Lightness mask - zaaplikujemy w ten sposób ustawioną wcześniej maskę. 
StdDev - to odchylenie standardowe filtru dolnoprzepustowego. Zwiększanie tej wartości powoduje redukcję szumu w detalach o większej skali.
Amount - siła z jaką będzie działał proces redukcji szumu
Z pozostałych parametrów jedynie operuję jeszcze parametrem Threshold w sekcji Bright Sides Edges Protection. Zmniejszanie tego parametru powoduje większą ochronę małych gwiazd w obrazie, ale jednocześnie redukcja szumu jest słabsza.
post-1260-0-34654800-1415640647_thumb.jp
 
ACDNR to chyba najstarszy algorytm redukcji szumu w PixInsight i większości przypadków daje nieco gorsze wyniki, niż TGV Denoise.
W PixInsight znajdziemy również implementację popularnego algorytmu GREYCstoration. Redukcja szumu w jego wykonaniu polega na wygładzaniu anizotropowym obrazu. Algorytm ten posiada sporą ilość parametrów kontrolujących jego pracę, a w sieci można znaleźć sporo opisów jego użycia. Mi osobiście nie udało się uzyskać przy jego pomocy wyników porównywalnych z ACDNR albo TGV Denoise.
post-1260-0-71055400-1415640651_thumb.jp
 
Procesów TGV Denoise i ACDNR możemy użyć kilka razy pod rząd za każdym razem zmieniając skalę w jakiej pracują zaczynając od redukcji szumów w detalach o najmniejszym rozmiarze.  W procesie Multiscale Median Transform możemy redukcję szumów przeprowadzić w wielu skalach jednocześnie. Podobnie jak w procesie ACDNR tak i w MMT możemy zaaplikować maskę bezpośrednio z poziomu procesu w sekcji Linear Mask.
post-1260-0-37810400-1415640654_thumb.jp
 
Po włączeniu maski możemy przystąpić do dostrajania parametrów. W procesie MMT operujemy na warstwach, z których każda pracuje w innej skali. Jeśli mamy włączoną opcję Dyadic i ustawimy ilość warstw na 4, to kolejne warstwy będą pracowały na skalach 1, 2, 4, i 8 pikseli. Przy standardowej amatorskiej skali obrazu większej niż 1.5"/px możemy zacząć odszumianie od pierwszej warstwy. Na pierwszej warstwie wyjściowe parametry to zazwyczaj Threshold od 4 do 6 i Amount od 0.5 do 1.0. Im wyższa warstwa, tym najczęściej parametry odpowiednio się zmniejszają, jak widać na obrazie poniżej.
post-1260-0-98526900-1415640656_thumb.jp
 
Proces MMT (podobnie z resztą jak Multiscale Linear Transform) może również służyć do wyostrzania obrazu, ale o tym w następnej części poradnika.
Przy okazji omawiania procesów redukujących szum warto jeszcze wspomnieć o SCNR  (Subtractive Chromatic Noise Reduction). Najczęściej jest on wykorzystywany do usuwania zielonego szumu z naszego obrazu. Jeśli takowy zauważymy, włączamy SCNR, wybieramy kolor do usunięcia i operujemy suwakiem Amount tak, żeby uzyskać optymalny efekt. W moim przypadku nie zmieniam nigdy innych parametrów, a Amount zazwyczaj działa najlepiej w przedziale 50-80%.
post-1260-0-50756200-1415640658.jpg
 
I to by było tyle z mojej strony na temat redukcji szumu w PixInsight. Ciekawe porównanie efektywności tych procesów znajdziecie na stronie https://pixinsight.com/tutorials/nr-comparison/ . Pokrywa się to z moimi obserwacjami i dlatego najczęściej używam procesu MLT w fazie liniowej oraz TGV Denoise po wyciągnięciu obrazu krzywymi.
 
 
 
  • Like 4

jolo-astrojolo.png

Odnośnik do komentarza
Udostępnij na innych stronach

Dołącz do dyskusji

Możesz dodać zawartość już teraz a zarejestrować się później. Jeśli posiadasz już konto, zaloguj się aby dodać zawartość za jego pomocą.

Gość
Dodaj odpowiedź do tematu...

×   Wklejono zawartość z formatowaniem.   Usuń formatowanie

  Dozwolonych jest tylko 75 emoji.

×   Odnośnik został automatycznie osadzony.   Przywróć wyświetlanie jako odnośnik

×   Przywrócono poprzednią zawartość.   Wyczyść edytor

×   Nie możesz bezpośrednio wkleić obrazków. Dodaj lub załącz obrazki z adresu URL.

×
 Udostępnij
Przejdź do listy tematów

  • Ostatnio przeglądający   0 użytkowników

    • Brak zarejestrowanych użytkowników przeglądających tę stronę.
×
×
  • Dodaj nową pozycję...

Powiadomienie o plikach cookie

Umieściliśmy na Twoim urządzeniu pliki cookie, aby pomóc Ci usprawnić przeglądanie strony. Możesz dostosować ustawienia plików cookie, w przeciwnym wypadku zakładamy, że wyrażasz na to zgodę.

© Robert Twarogal * forumastronomiczne.pl * (2010-2023)