PixInsight入门到精通 第三章 线性处理 第七节 Deconvolution —— Parametric PSF

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反卷积(Deconvolution)是一个试图纠正大气抖动的算法。

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这个还原性的算法可以让图像更锐利,星点更细,细节更突出。

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和其它锐化和修复滤镜一样,反卷积通常用在明度通道上,或者彩色图像的明度部分。

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但是,和锐化不一样,它必须在线性状态下使用,因为这个时候星点的点扩散函数(PSF,Point Spread Function)还在线性状态下没有改变。

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如果使用得当,效果十分显著。

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如果使用不当,那看上去就很灾难了。

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处理深空图像,一般使用Regularized Richardson-Lucy反卷积算法。

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如果是太阳系天体,可以试试Regularized Van Cittert算法。

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正则化(Regularization)通过减少噪声并提升图像结构发挥作用。它比其它简单的算法能够更有效地改进结果。要榨干反卷积(deconvolution)的潜能,真的要好好秀秀PI的肌肉,它牵涉到两个我们已经学过的技巧和一个马上要学到的。

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我已经打开了NGC4536的明度部分,在光盘和网页上都有。细节不错,但是让我们看看在这个基础上还能提升多少。

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反卷积很吃CPU,我们先定义一个预览,包含了目标细节和亮星。

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请注意预览仅仅是模拟了最后的结果,并不一定完全一致。

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反卷积有三个PSF标签 - Parametric(参数), Motion Blur(动态模糊)和 External(外部)。

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Motion Blur(动态模糊)通常是用来修复拉线的,有点点超过本教程的范围了。

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从这例子可以看出,通过调整角度和长度,拉线的星点有所改善,其它参数请自行研究。

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Parametric(参数) 和 External(外部) PSFs 可以用来作反卷积使图像更清晰。Parametric标签,其实是尽力去猜星点的PSF。

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我们发现标准差(StdDev)设置在1.5与2.5之间是最有用的。这些参数的数值,取决于视宁度的好坏以及CCD/CMOS每像素的解析力。两个PSF标签相比,Parametric(参数)操作更快,而且也能达到很好的效果。

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使用Regulaized Richardson-Lucy算法,我们需要试着找出最佳的迭代次数。

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通常推荐迭代30到50次,有时候也可以试试100次。

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如果Process Console给出了警告 - 迭代一定次数后本地分叉(divergence)了,那么减少一点点迭代次数,再试试。PI正在告诉我们已经达到并超过最佳的迭代次数了。

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用默认的10次,已经可以看到很近似的效果了。在试验参数过程中,尽量用少点的迭代次数,省时间。

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默认Target参数是Luminance (CIE Y) ,反卷积只作用在彩色图像的明度通道上。(彩色图像在反卷积前,推荐在RGBWorkingSpace里设置为1:1:1).如果是黑白明度图像,设置也一样。

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无论是选择Parametric(参数)还是External(外部)PSF, 无论其它参数怎么设置,Deringing都要勾上。

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星点旁的黑圈是反卷积令人讨厌的副作用,Deringing能帮忙控制它。

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Dering为星点提供全局(Global)

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和局部(Local)保护。

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全局(Global)对绝大多数星点来说都已经足够了,局部(Local)则重点护卫亮星,并且需要星点蒙版(star mask)作为辅助工具,就像我们在第一章第五节中创建的一样。我们还需要一个范围蒙版(range MASK)来保护低信噪比的暗部(天空背景和暗细节)不受影响。在下一节我们还要讲到蒙版。

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反卷积进程最麻烦(最重要)的参数设置就是Deringing的Global dark。

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默认值0.1通常都太高了一点,试着把它降到0.01到0.05之间。

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通常Global bright不用设置,凡是如果图像出现亮圈而不是黑圈,试着设置一下这个参数。

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当选择用正则算法的时候,Wavelet Regularization(小波正则式) 变可选了。前面说过,这是一个降噪的工具。让我们选上它来发挥它的作用。

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由于小维度的噪声都在第一和第二层中,因此基本不需要改变这里的设置。

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我们建议吧第二层(layer 2)的噪声阈值改成3.00并把把它的降噪总量增加到1.0。

下一课,继续介绍反卷积。

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