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dic 30

M8 & M20 – Riduzione del rumore sui singoli canali

Riduzione del rumore su ogni canale R G B

Come abbiamo fatto per la Deconvoluzione, applicandola ad ogni singolo canale R, G e B, faremo anche per la riduzione del rumore, cercando così di ottenere risultati migliori rispetto ad una applicazione globale sull’immagine RGB.

Il tool che andremo ad utilizzare per ridurre il rumore è il MultiscaleMedianTransform. Come al solito utilizzeremo una maschera di luminanza, invertita, per proteggere le aree ad alto contrasto, ed applicare la riduzione del rumore prevalentemente nelle zone a basso segnale, quindi specialmente il fondo cielo.

Applicata ed invertita la maschera di luminanza selezioniamo il tool MultiscaleMedianTransform ed applichiamolo al canale R:

M8M20 MMT R Channel

 

Per settare al meglio i parametri del tool MultiscaleMedianTransform bisogna procedere per tentativi (come al solito) utilizzando una preview del fondo cielo e partendo dal primo layer. Al primo layer di solito si può dare un Threshold superiore a 2.5 senza troppi problemi. In base alla distribuzione spaziale del rumore poi bisogna settare il Threshold dei layer successivi, senza alzarlo “troppo” (sembra facile :-)). Inoltre se compaiono delle “macchie scure” si deve alzare il parametro “Adaptive”, anche qui tenendolo il più basso possibile.

Il settaggio “perfetto” non esiste, bisogna sperimentare andando a variare un parametro per volta, un layer alla volta. Fino ad ottenere un risultato che ci soddisfa, anche se non appieno, perchè prima o poi dobbiamo fermarci!

Ora passiamo al canale G:

M8M20 MMT G Channel

 

Notiamo subito che il canale G presenta un rumore “diverso” dal canale R: andremo quindi ad applicare il denoise con dei valori di Threshold diversi dal canale R. Visto che il rumore sembra meno “invadente” potremo usare dei Threshold più bassi ottenendo un denoise comunque efficace.

Passiamo all’ultimo canale, il B:

M8M20 MMT B Channel

 

Per questo canale useremo dei valori intermedi fra il canale R ed il canale G, proprio perchè la “quantità” di rumore è una via di mezzo fra le due immagini precedenti.

Ora quindi ci ritroviamo con i tre canali separati ai quali abbiamo applicato una deconvoluzione ed un denoise dedicati, con la prospettiva di ottenere un risultato migliore ad una elaborazione classica a canali uniti. Abbiamo visto che i tre canali richiedevano settaggi diversi per ognuno dei due tools: questo ci deve far ben sperare sul risultato finale, che sarà sicuramente non peggiore del risultato che avremmo ottenuto con una elaborazione classica in RGB :-)

Non ci resta che riunire i tre canali in una nuova immagine RGB e vedere il risultato…Apriamo quindi il tool ChannelCombination nel menu Process -> ColorSpaces ed inseriamo le immagini nei rispettivi 3 canali, selezionando RGB come Color Space e lasciando <No Vew Selected> nel campo Target. Applichiamo il tool cliccando sul pallino blu nell’angolo in basso a sinistra. Verrà creata una nuova immagine nella quale saranno mostrati i risultati dei nostri sforzi :-)

Vediamo quali sono questi risultati su dei ritagli degli oggetti principali:

M8M20 Trifid Comparison

M8M20 Lagoon Comparison

 

M8M20 Lagoon 2 Comparison

M8M20 Background Comparison

 

 

Le immagini qui sopra mostrano il confronto tra l’RGB di partenza (quindi senza deconvoluzione e senza denoise) e l’RGB appena ottenuto. Possiamo dire di aver ottenuto un buon risultato sia per quanto riguarda l’aumento dei dettagli nella nebulosità, sia per quanto riguarda il contenimento del diametro stellare e degli aloni. Inoltre la riduzione del rumore risulta efficace, senza generare troppi artefatti.

Il prossimo step da fare è entrare finalmente nella parte non lineare dell’elaborazione, effettuando un procedimento di elaborazione multiscala.

M8 & M20 – Elaborazione Multiscala

 

Emanuele Todini

Stelleelettroniche.it

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