PixInsight入门到精通 第四章 非线性处理 第六节 LocalHistogramEqualization & ExponentialTransformation

LocalHistogramEqualization(局部直方图均衡)是一个强有力的工具,并且在处理流程的这一阶段可能会用到。而且它能把一张普通的图片变得极其漂亮。它简单易用,能增强低反差区域细节的能见度。LHE会计算出一个变换曲线,提亮色阶的“高峰”同时压暗色阶的“低谷”。只需应用到图片上,大面积的亮度相似的区域反差就会得到增强。让我们来具体看看这个工具。

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LHE提供了三个关键参数设定,并且配有实时预览功能帮助你决定这些参数。

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Kernel Radius决定了一个像素周围有多大的区域用于色阶评估。较低的值会产生较强的效果,但更易受噪声与星点周围Ringing效应的影响。较高的值产生的效果更柔和并且受那些人造物(如噪声与Ringing)的影响更小。对于大多数影像而言,50~100的值较为适合。

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Contrast Limit(反差限制)应设为1.5~3.0。

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Amount类似于透明度(Opacity)的概念。0.25的值表示把结果的25%与原图的75%混合,我们推荐0.25~0.75的Amount。

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你可以不去管Histogram Resolution和Circular Kernel两个选项的设定,用默认就可以了。

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现在我对这张NGC253的明度图像执行LHE,注意这出色的、反差良好的结果。

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不像传统的直方图均衡(HistogramEqualization)算法,LHE一般不会强化噪声。不过即便如此,我们还是建议,在用LHE或其他工具强化反差之前降一降噪。并且,不管是否降过了噪,防止背景与低信噪比区域受LHE影响都是很重要的。

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我们还注意到,对全图进行强化反差的行为让亮星产生了一些令人不快的效应。怎么办呢?我们想到了蒙版,但我们如何能同时保护背景与星点呢?拓展你关于蒙版与PixelMath的知识,就知道了。为此我们先岔一下题。

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在Part-1中我们学习了如何制作范围蒙版(Range Mask)与星点蒙版。让我们在这里再重复一下。

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打开RangeSelection(范围选择),激活实时预览。Lower Limit在0.3及以下看起来可以在分离出星系供强化的同时保护背景。注意到有些星点跑来凑热闹了,这不合我们的意图。小而暗的星点不成问题,但亮星就比较麻烦,所以我们需要一个星点蒙版来掩盖掉它们。

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经过大量的试验之后,上图就是是我们为这张特别的图片设定的参数。[画面中字幕:升高该值以(从上到下)忽视星系结构、识别较大星点、保护较大星点、排除较小星点。]

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现在范围蒙版与星点蒙版都做好了

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我们打开PixelMath。

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把星点蒙版从范围蒙版中减去(Subtract),这样就产生了一个混合蒙版。

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它同时保护了背景、低信噪比区域与星点不受反差强化的副作用的影响。

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现在新的蒙版已经准备就绪

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我们重新应用LocalHistogramEqualization,得到了一个近乎完美的结果。

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ExponentialTransformation是为后续工作设计的善后工具,但在我们离开IntensityTransformation之前,我们认为介绍它一下还是很有意义的。

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让非线性影像暗部的细节显现出来可能需要多次色阶调整,但会强化噪声,而且也可能使亮部饱和。“ET”不需要让两者(提升的暗部;噪声与高光)折衷就能达成这一目标,甚至外加一点可选择的模糊(降噪)。

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虽然我们鼓励你去试验,但我们还是偏好默认的PIP Function微妙的效果。Order是执行强度的意思,而这取决于个人口味。在最小值0.1时你就能看到图像有所变化,而对于大多数图像而言,0.1~1.0的值就足够了。Smoothing选项会对噪声较强区域进行一定程度的降噪。你待会就能看到该值低至1.0时的效果,并且该值的设定你全可自己看着办。让默认的亮部蒙版(Lightness Mask)保持勾选以保护亮部区域是明智的。

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之后我们在本系列中还会再回到IntensityTransformation。

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