PixInsight入门到精通 第四章 非线性处理 第十八节 影像强化 —— HDR合成:GradientHDRComposition & HDRComposition

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在本章第十四、十五节,我们曾使用HDRMultiscaleTransform(HDR多尺度变换)及GradientHDRCompression(渐变HDR压缩)用于增强具有较高动态范围的图像。

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在GradientDomain(渐变域)子菜单中,还可以找到 GradientHDRComposition。

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并且,在 ImageIntegration(图像集成)子菜单下,有旧的、命名类似的HDRComposition(HDR组合)。这两个进程的被设计为具有相同功能――组合不同曝光时间的主图像。

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与风光摄影一样,一些天体对象具有足够宽的亮度范围,需要同时获得长时间或短时间的曝光,然后把它们合并在一起,以便在单一图像中捕捉整个亮度范围。

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HDRComposition(HDR合成)与LinearFit(线性拟合)使用相同算法

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但GradientHDRComposition(渐变HDR合成)采用渐变域方法。

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GHDRC和HDRC功能类似于彼此,并被设计为在默认设置下工作良好。这两个过程需要使用星点对齐过的线性文件

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并且推荐事先执行BackgroundModelization(背景建模,就是指ABE或者DBE)。

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在任何一个进程中,通过Add Files…添加要合并的文件

并使用上图中PI-4_HDR_Composition-0021-w512
这些按钮编辑选择。

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可以生成进程中使用的蒙版供参考。

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准备好后,应用于全局,

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对比一下两个工具处理的不同结果。

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例如,我们使用两张Rogelio的猎户座广域照片,一个是五分钟曝光,另一张只有十秒以捕捉非常亮的梯形中央。在这种情况下,HDRComposition(HDR组合) 产生优越效果。

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为了更好的保留梯形中央,亦可以考虑使用 MaskedStretch(MASK拉伸)进行非线性转换,而不是直接使用HistogramTransformation。还有因为处理的是明度文件,那保留对比度就很关键。

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这有一个更好的选择. 当进行HistogramTransformation(直方图转换)后, 应用HDRMultiscaleTransform(HDR多尺度变换)去压缩并增强 M42的 核心.

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HDRC没有官方帮助文件,参考这些链接以获得更多资讯。

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GHDRC则有很好的帮助文档。并一如既往地, 阅读鼠标悬停处的额外指导。

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