PixInsight入门到精通 第八章 多尺度(Multiscale)处理 第一节

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遍观我们的PixInsight教程的前述章节,我们已经熟悉 wavelets(小波)但是很少提到他们在多尺度(multiscale)处理中的角色。

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星点属于小尺度

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星系的细节也属于小尺度

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一个星系属于大尺度

回顾之前,什么是multiscale(多尺度)? 我们的图像一般都包含大尺度结构和小尺度结构。细小星点和星系细节是小尺度结构的例子,而一个星系的悬臂是一个大尺度结构的例子。

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我们已经看到基于结构尺寸用ATrousWavelet和MultiscaleMedian对特定的小波层次进行锐化和平滑(sharpening或smoothing)。

多尺度处理更进一步,可以让我们将大尺度结构从小结构中分离,从而彼此独立的处理他们。让我们在实际的处理中,看看多尺度是怎么发挥魔术般的作用的。

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我们从一个简单的例子开始,这里是一个几乎完成的NGC253。

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使用ATrousWaveletTransform的默认设置,我通过双击绿色箭头禁用Residual wavelet layer(剩余小波层次)。

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当这些操作运用到克隆的原始图像上,就’关闭’了大尺度结构,只留下包含在图层1-4的小尺度
结构。取决于在特定图像中存在的结构大小,你需要改变wavelet layers(小波层次)数量以获得最佳效果。

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接下来要用PixelMath。选择Create new image(创建新图像)后,我们从原始图像中减去克隆图像的小结构。

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和很多涉及减法的例子一样,我们不需要Rescale(重新调整比例)。

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正如你们已经猜到的,这张结果图只包含大尺度结构。

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现在我们有单独的图像代表不同的尺度,我们可以自由的独立调整他们。

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这里包含了一些可以进行的操作

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在这个例子里,我们将选择精调颜色。从大尺度开始,我们通过CurvesTransformation进程调整整体色彩饱和度。

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使用ColorSaturation进程的精细控制功能,我们调整特定色相,以实现更好的色彩平衡。

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现在对于小尺度的图像,我们应用比前面更激进的颜色饱和度。

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并且,既然我们已经在这里了,让我们在小结构中再重拳出击加点料,推动一下直方图的中点位置往左。

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当我们多尺度调整完成,就到合并大尺度和小尺度图的时候了。

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取消勾选Rescale选项,使用 PixelMath的加法把他们合并回去。

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就这样!

下一节,另一个关于多尺度处理的好例子。

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