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nov 11

IC405 & IC410 – Riduzione del rumore

Riduzione del rumore con il tool MultiscaleMedianTransform

Dopo aver creato la maschera da utilizzare per ridurre il rumore del fondo cielo, vediamo come ottenere questo scopo, con il tool MultiscaleMedianTransform.

Questo tool è uno dei più importanti in Pixinsight e merita uno spazio tutto suo. Vedremo come si può ottenere una riduzione del rumore, sopratutto quello ad alta frequenza spaziale (cioè in pratica la granulosità del fondo cielo).

Il tool lavora sulle varie scale dell’immagine, come il tool ATrousWaveletTransform e presenta 3 parametri da regolare per il denoise (per ciascun livello di scala):

  • threshold: definisce la quantità di dettagli che verranno “colpiti” dal denoise; maggiore è questo valore e maggiore sarà la perdita di dettagli su quella scala d’immagine. Quindi per il primo Layer si può tranquillamente usare un valore alto, ad esempio 3, tanto non ci sono dettagli ma solo rumore. Man mano che si aumenta la scala d’immagine bisogna settare scendere con il threshold, che va tenuto quindi il più basso possibile.
  • amount: è in pratica un peso che viene dato all’algoritmo. Ad 1 si ha un’applicazione piena, a 0 si annulla completamente l’effetto del denoise su quel layer
  • adaptive: ci permette di eliminare delle strutture scure che si possono formare a causa del denoise. Più lo alziamo e più interveniamo su queste strutture scure. Anche questo deve essere tenuto il più basso possibile.

Scelta dei valori di threshold e di adaptive per ogni layer

Vediamo cosa succede partendo dal primo layer, utilizzando tre valori di threshold, da 1 a 3:

Possiamo vedere come buona parte del rumore nel primo layer venga colpito se si aumenta il threshold a valori superiori al 2 (ad 1 l’intervento risulta molto limitato). Portandolo a 3 otteniamo un effetto ancora migliore di denoise, ma iniziano a comparire dei “buchetti” neri, che dovremo poi andare ad eliminare alzando il valore di “adaptive”. Quindi per il primo layer sceglieremo 3 come valore di threshold.

Passiamo al secondo layer. Sappiamo già che dovremo usare un valore di threshold inferiore a 3 che stiamo usando per il primo layer. Quindi facciamo tre prove ad 1, a 2 ed a 2.5:

In alto a sinistra c’è sempre l’immagine di partenza, senza alcun denoise. Per il secondo layer notiamo una cosa interessante…tra i valori di threshold 2 e 2.5 (sono le due immagini in basso) non c’è nessuna differenza (o almeno se c’è è davvero impercettibile): questo significa che un threshold pari a 2.5 non ci dà nessun beneficio, anzi, è deleterio (il threshold va tenuto più basso possibile). Quindi sceglieremo un valore intermedio tra 2 e 2.5 (oppure potremmo anche scegliere 2 per stare più sicuri). Vada per 2.3!

Ora passiamo al terzo layer, utilizzando i valori 1, 1.5 e 2:

Anche per questo layer possiamo notare come un valore di threshold pari a 2 non porti nessun vantaggio in termini di denoise rispetto ad 1.5. Per lo stesso principio di prima ci mettiamo a metà strada, ovvero a 1.7.

Vediamo ora il quarto layer, con dei valori di threshold pari a 0.5, 1 e 1.5:

Ormai abbiamo capito come funziona…quindi sceglieremo un valore intermedio fra 1 e 1.5…direi un 1.3!

Notiamo in generale che ci sono sempre delle macchie nere (alcune più grandi, altre più piccole), che come detto in precedenza dovremo andare ad eliminare alzando il valore adaptive del relativo layer…ma lo vedremo dopo!

Ora proseguiamo con il quinto layer variando il threshold da 0.4 a 0.8 a 1.2:

Diciamo subito che ad una scala così grande (il quinto layer corrisponde ad una scala di 16 pixel) il threshold va tenuto molto basso…e lo vediamo anche dai risultati nell’immagine qui sopra. ad 1.2 non si ha nessun miglioramento rispetto a 0.8; ma questa volta neanche a 0.8 si ha un miglioramento rispetto a 0.4…ci possiamo mettere ad un valore intermedio oppure metterci proprio a 0.8, con la consapevolezza che stiamo un po’ tirando il denoise su questo livello. Rischiamo e mettiamoci a 0.8!

Proseguiamo con un altro layer, il sesto; ovviamente ora il range di valori che andremo a provare sarà molto ristretto, perchè il threshold dovrà essere inferiore a quello precedente (quindi inferiore a 0.8); proveremo con 0.2, 0.4 e 0.6:

Iniziamo a distinguere con difficoltà eventuali benefici del denoise applicato a questo livello. Da ciò capiamo che non ci sarà più alcun miglioramento aumentando il numero di layers a cui applicare il denoise. Quindi ci fermeremo a questo layer, utilizzando un valore molto basso per il threshold, pari a 0.3.

A questo punto abbiamo impostato il threshold per i vari livelli…vediamo intanto il risultato:

Il fondo cielo è nettamente migliorato. La granulosità è stata ridotta notevolmente ma ancora possiamo migliorare il denoise andando a settare il parametro “adaptive” per eliminare tutti gli artefatti scuri presenti alle varie scale d’immagine. Per farlo dovremo ripetere il procedimento visto per il parametro “threshold” andando a cercare il valore ottimale per ogni layer.

Iniziamo dal primo layer. A questa scala di immagine ci possiamo permettere valori abbastanza alti sia del “threshold” che del “adaptive”, quindi proveremo con i valori 1, 2 e 3:

Vediamo che le zone nere (a questa scala sono dei puntini) vengono via via cancellati all’aumentare del valore di “adaptive”. Per la stessa filosofia di prima sceglieremo il valore 2.0.

Ripetiamo il procedimento per tutti gli altri layers andando a selezionare il valore opportuno del parametro “adaptive”. Vediamo in sequenza come si riescano ad eliminare le strutture scure via via che si applica l'”adaptive” ai vari layers:

  1. Primo layer
  2. Secondo layer
  3. Terzo layer
  4. Quarto layer
  5. Quinto layer
  6. Sesto layer – risultato finale

Una volta settati tutti i parametri del tool MultiscaleMedianTransform, applichiamo la maschera di luminanza (invertendola) creata nel tutorial precedente:

Ed ora applichiamo il MultiscaleMedianTransform all’immagine:

Vediamo il confronto prima e dopo sulla flaming nebula:

Grazie alla maschera di luminanza riusciamo a contenere l’effetto del denoise laddove non vogliamo perdere dettagli. Giusto per curiosità vediamo cosa succederebbe se applicassimo il denoise senza nessuna maschera di protezione per le nebulose:

Da questa immagine credo si capisca molto bene quanto siano importanti le maschere che andiamo ad usare con i vari tools in Pixinsight. E quanto sia importante quindi dedicare il giusto tempo alla loro preparazione…

 

Questo tutorial finisce qui, ora che abbiamo ridotto notevolmente il rumore nel fondo cielo possiamo dedicarci alla parte migliore…

 

IC405 & IC410 – Tiriamo fuori il segnale ed i colori

 

Emanuele Todini

Stelleelettroniche.it

 

 

 

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