PixInsight入门到精通 第四章 非线性处理 第十节 降噪(一)

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早在第二章第三节,我们就开始讨论用于降噪的工具了。在上一章的第九和第十节,我们详细说明了用ATWT进行线性降噪的方法。

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并且,在上一节,我们还用一张非线性影像示范了LRGBCombination的Chrominance Noise Reduction。为了达成降噪这一有点儿难以捉摸的目的需要用到一大堆工具,所以我们继续用PixInsight提供的工具来完成这一重要任务。很难明确地把降噪这一步放在整个流程的哪一阶段;它在各种不同的阶段都能进行。

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用ExtractWaveletLayers工具拆解一幅影像有助于我们了解各个频率上噪声的特征,并且帮助我们决定降噪的方法。

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让我们往回走一点,回到线性空间,认识ATWT的一个替代品――MultiscaleMedianTransformation。和ATWT相似,“MMT”可用于降噪和锐化。两个工具都能在非线性空间下使用。和ATWT一样,降噪和锐化可同时进行(不建议这么做),如果你自信熟悉了它的界面的话。虽然它比ATWT更慢,但这个较新的工具能避免Ringing效应,而且当用于降噪时,它在分离小尺度结构以压制高频噪声上效果稍好(相反的,ATWT更适合处理大尺度结构)。

在这个系列中,Juan承诺说要提供一个混合式工具,可以让MMT与ATWT的长处相结合。可以参考网址(http://pixinsight.com/forum/index.php?topic=3802.msg26119#msg26119)中的信息来帮你根据需求选择最优的工具。

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MMT的界面和ATWT几乎一样。“Layers”可以选择想要的图层数目。

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并且和以前用ATWT一样,勾选了Noise Reduction以后,会有一个Threshold滑块和一个Amount滑块。

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还是和ATWT一样,我们建议Threshold随图层波长增加(频率降低)而减少,因为噪声一般波长较小。

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MMT新增的东西是Adaptive滑块,这对于获得好结果来说非常重要。

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如果其他参数已经设置得很好了,却仍有“孤立、高反差小尺度”这种东西存在,就提高Adaptive直至它们消失。实时预览与Mouseovers可帮助你设置参数。

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上图有一些合理的参数,可用作入门设定。

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虽然Rogelio用MMT取得了巨大成功,但根据我个人的经验,我还是更喜欢ATWT,觉得它更好用(没有Adaptive滑块)。

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学习这一节,然后和往常一样,多次试验。我们将在之后的非线性影像强化中再深入解说ATWT与MMT。

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Adaptive Contrast-Driven Noise Reduction很久以前就是非线性阶段降噪的“老黄牛”了。最后它将被一个基于Anisotropic Diffusion算法的工具替代,但在它被归入“Obsolete(淘汰的)”之前,我们还是要用这个即将过时的工具来进行非线性降噪。虽然现在没有它的Documentation,但Mouseovers会解释清楚的。当高频噪声被ACDNR的低通滤镜抹平时,ACDNR的边缘保护机制保护了有意义的结构,让它们不被破坏。并且,像它的名字所暗示的那样,ACDNR能根据图像的反差来调整自己的表现。

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ACDNR在CIE L’ab色彩空间下工作,并且提供了两块面板,一个是Lightness(亮度),另一个是Chrominance(色彩)。

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通过勾选或取消勾选它们各自的Apply选项,你可以让这两个通道同时执行,也可以只执行一个。至于后面那些设置,建议你在有足够自信之前不要乱动。而即便是有足够自信,也最好把应用(Application)与评估(Evaluation)分开进行。

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和其他很多工具一样,实时预览功能在此可用,能帮助你更好地设定参数。

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点击这个 X 会把当前面板的参数初始化。

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Part-1中曾提到过,ACDNR提供一个内置的亮部蒙版(Lightness Mask)来防止信号最强的部分被抹平。虽然这个东西似乎让独立的蒙版变得没有必要,但Rogelio放弃了它,因为一个独立的、精心制作的蒙版更易于控制。在PI-12中我们会展示一种两种蒙版可能的最优用法。

下一节,接着讲解ACDNR。

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