PixInsight入门到精通 第五章 天文图像的一般处理流程 第一节 彩色图像的处理流程

图像处理没有什么绝对正确的方法。因为处理的对象及其数据集的性质不同,两个不同的艺术家总结的经验也往往大相径庭。以下内容按照顺序依次执行,但这只是建议,他们可能会提供一个参考框架,为您定制自己的工作流程提供一些思路。

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消除坏帧(Process/Blink,第一章第六节)

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在预处理之前,设定拜耳模式(仅对彩色图像),创建CosmeticCorrection(黑白和彩色图像均需要)(第二章:第二节、第三节)

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使用批处理脚本(Batch Preprocessing),对图像进行批量预处理(第二章:第一节到第五节)

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或者按照ImageCalibration -> Debayer(仅彩色图像) -> StarAlignment -> ImageIntegration的顺序,手动进行图像的预处理。(第二章:第六节到第八节)

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对校准好的图像,在线性状态下开始后续的处理工作,先使用STF Auto Stretch进行自动拉伸预览(第一章:第二节、第三节)

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使用DynamicCrop,将有问题的区域(严重的渐晕, 边缘黑区等)裁减掉(第三章:第一节)

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使用DBE或者ABE来消除梯度(例如渐晕、环境光害等)(第三章:第二节到第五节)

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使用BackgroundNeutralization对图像进行色彩平衡(第三章 第五节)

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使用ColorCalibration来校准颜色,上图中使用了“结构侦测”(第三章:第六节)

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如果适用的话,使用Deconvolution对图像进行反卷积(蒙版和DynamicPSF)(第三章:第七节、第八节)

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线性状态下的图像降噪(可选),使用ATWT、TGVD、SCNR-Green(第三章:第九节、第十节,第四章:第十二节、第十三节)

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非线性转移曲线,使用HistogramTransformation或者MaskedStretch(第四章:第三节、第四节、第七节)

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压制过于明亮的核心,使用HDRMultiscaleTransform,需要配合亮星蒙版(第四章:第十四节)

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非线性降噪,使用TGVDenoise或者ACDNR,需要蒙版配合(第四章:第九节到第十三节)

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增强对比度,使用LocalHistogramEqualization,需要蒙版配合。(第四章:第五节、第六节)

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颜色增强,使用ColorSaturation或者CurvesTransform,需要蒙版配合(第四章:第二十一节)

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Gamma增强,使用ExponentialTransformation或者CurvesTransform(第四章:第五节、第六节)

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细节强化,使用ATrousWaveletTransform、MultiscaleMedianTransform、UnsharpMask,需要蒙版配合(第四章:第十六节到十八节)

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其它方面的强化,使用MorphologicalTransformation、DarkStructureEnhance脚本、CloneStamp修复等(第四章:第十五节、第二十节)

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牢记:蒙版和PicelMath,选择和混合(第一章:第四节、第五节,第三章:第八节、第十节,第四章:第六节)

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最后,将图像保存为TIFF(第四章:第二十三节)

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为了后面输出JPEG图像,使用Resample对图像进行重新采样(第四章:第二十三节)

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为互联网发布进行一些转换,使用ICCProfileTransformation(第四章:第二十二节)

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最终,存储为JPEG格式的图像(第四章:第二十三节)

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